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    <title>异烟酸收率预测模型代码解释文档</title>
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        th, td {
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            text-align: left;
        }
        
        th {
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        }
        
        tr:nth-child(even) {
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        tr:hover {
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        pre {
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        .logo {
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</head>
<body>
    <!-- 左侧导航栏 -->
    <div class="sidebar" id="sidebar">
        <div class="logo">
            <img src="" alt="Logo">
            <h4>异烟酸收率预测</h4>
            <small>代码解释文档</small>
        </div>
        <nav class="nav flex-column">
            <a class="nav-link" href="#intro"><i class="bi bi-house-door"></i><span>文档简介</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section1"><i class="bi bi-database"></i><span>1. 数据导入与环境准备</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section2"><i class="bi bi-table"></i><span>2. 数据概览与问题发现</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section3"><i class="bi bi-tools"></i><span>3. 数据清洗与异常处理</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section4"><i class="bi bi-arrow-repeat"></i><span>4. 数据整合与预处理</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section5"><i class="bi bi-clock"></i><span>5. 时间特征处理</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section6"><i class="bi bi-thermometer-half"></i><span>6. 温度特征工程</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section7"><i class="bi bi-calendar-event"></i><span>7. 时间特征工程</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section8"><i class="bi bi-box"></i><span>8. 物料特征工程</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section9"><i class="bi bi-layers"></i><span>9. 特征合并与数据集准备</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section10"><i class="bi bi-cpu"></i><span>10. 模型训练与交叉验证</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section11"><i class="bi bi-sliders"></i><span>11. 模型参数设置与训练</span></a>
            <a class="nav-link" href="#section12"><i class="bi bi-graph-up"></i><span>12. 结果分析与总结</span></a>
        </nav>
    </div>

    <button class="btn-toggle-sidebar" id="toggleSidebar">
        <i class="bi bi-chevron-left"></i>
    </button>

    <!-- 主要内容区域 -->
    <div class="content">
        <h1 id="intro">异烟酸收率预测模型代码解释文档</h1>
        
        <div class="explanation">
            <p>本文档对异烟酸收率预测模型的代码进行详细解释，包括数据处理、特征工程、模型构建和结果分析等各个环节。该模型旨在通过生产过程中的各项参数预测异烟酸的最终收率，可实现±1.1%的预测精度，有望提高产品收率2-5%。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section1">1. 数据导入与环境准备</h2>
        
        <pre class="code-block"><code class="language-python">
import pandas as pd
import numpy as np
import warnings
import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse

warnings.simplefilter('ignore')
        </code></pre>
        
        <div class="explanation">
            <p>首先导入必要的库：</p>
            <ul>
                <li><strong>pandas</strong>：用于数据处理和分析</li>
                <li><strong>numpy</strong>：用于数值计算</li>
                <li><strong>xgboost</strong>：梯度提升树模型库，用于构建预测模型</li>
                <li><strong>KFold</strong>：用于交叉验证</li>
                <li><strong>mean_squared_error</strong>：用于评估模型性能的均方误差指标</li>
            </ul>
            <p>同时关闭警告信息，使输出更加清晰。</p>
        </div>
        
        <pre class="code-block"><code class="language-python">
df_trn = pd.read_csv(
        'data/jinnan_round1_train_20181227.csv', encoding='GB2312')
df_tst_a = pd.read_csv(
        'data/jinnan_round1_testA_20181227.csv', encoding='GB2312')
df_tst_b = pd.read_csv(
        'data/jinnan_round1_testB_20190121.csv', encoding='GB2312')
        </code></pre>
        
        <div class="explanation">
            <p>加载三个数据集：</p>
            <ul>
                <li><strong>df_trn</strong>：训练数据集，包含样本特征和收率标签</li>
                <li><strong>df_tst_a</strong>：测试集A，用于初步验证模型性能</li>
                <li><strong>df_tst_b</strong>：测试集B，用于最终评估</li>
            </ul>
            <p>注意使用GB2312编码读取，这是因为数据集中包含中文字符。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section2">2. 数据概览与问题发现</h2>
        
        <pre class="code-block"><code class="language-python">
df_trn.head()
        </code></pre>
        
        <div class="output-block">
            <p>输出显示了数据集的前5行，包含样本id、A1-A28、B1-B14等特征列，以及最终的收率列。这些特征代表了异烟酸生产过程中的各项参数，包括原料、辅料、时间、温度、压强等。</p>
        </div>
        
        <pre class="code-block"><code class="language-python">
df_trn.info()
        </code></pre>
        
        <div class="output-block">
            <p>数据集包含1396个样本，共44列。其中包括：</p>
            <ul>
                <li>18个float64类型的列（主要是数值型参数）</li>
                <li>8个int64类型的列（整数型参数）</li>
                <li>18个object类型的列（主要是时间和文本类型的数据）</li>
            </ul>
            <p>可以看到多个列存在缺失值，如A2只有42个非空值，A7和A8只有149个非空值等。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section3">3. 数据清洗与异常处理</h2>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header">
                <i class="bi bi-code-slash me-2"></i>通用数据清洗函数
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">def train_abnormal_revise(data):
    df_trn = data.copy()
    df_trn.loc[(df_trn['A1'] == 200) & (df_trn['A3'] == 405), 'A1'] = 300
    df_trn['A5'] = df_trn['A5'].replace('1900/1/21 0:00', '21:00:00')
    df_trn['A5'] = df_trn['A5'].replace('1900/1/29 0:00', '14:00:00')
    df_trn['A9'] = df_trn['A9'].replace('1900/1/9 7:00', '23:00:00')
    df_trn['A9'] = df_trn['A9'].replace('700', '7:00:00')
    df_trn['A11'] = df_trn['A11'].replace(':30:00', '00:30:00')
    df_trn['A11'] = df_trn['A11'].replace('1900/1/1 2:30', '21:30:00')
    df_trn['A16'] = df_trn['A16'].replace('1900/1/12 0:00', '12:00:00')
    df_trn['A20'] = df_trn['A20'].replace('6:00-6:30分', '6:00-6:30')
    df_trn['A20'] = df_trn['A20'].replace('18:30-15:00', '18:30-19:00')
    df_trn['A22'] = df_trn['A22'].replace(3.5, np.nan)
    df_trn['A25'] = df_trn['A25'].replace('1900/3/10 0:00', 70).astype(int)
    df_trn['A26'] = df_trn['A26'].replace('1900/3/13 0:00', '13:00:00')
    df_trn['B1'] = df_trn['B1'].replace(3.5, np.nan)
    df_trn['B4'] = df_trn['B4'].replace('15:00-1600', '15:00-16:00')
    df_trn['B4'] = df_trn['B4'].replace('18:00-17:00', '16:00-17:00')
    df_trn['B4'] = df_trn['B4'].replace('19:-20:05', '19:05-20:05')
    df_trn['B9'] = df_trn['B9'].replace('23:00-7:30', '23:00-00:30')
    df_trn['B14'] = df_trn['B14'].replace(40, 400)
    return df_trn</code></pre>
            </div>
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <h3><i class="bi bi-info-circle me-2"></i>清洗函数解析</h3>
            <p>这个函数用于修正训练集中的异常数据：</p>
            <ul>
                <li><strong>修正错误的原料用量</strong>：将A1=200且A3=405的样本中的A1改为300</li>
                <li><strong>统一时间格式</strong>：将不规范的时间表示（如日期格式、缺少小时等）转换为标准的"小时:分钟:秒"格式</li>
                <li><strong>修正明显错误的数值</strong>：如将B14中的40修正为400</li>
                <li><strong>修正时间段表示</strong>：如"15:00-1600"改为"15:00-16:00"</li>
            </ul>
            <p>这些修正基于对工艺流程的理解和数据分布的分析，确保数据的一致性和准确性。</p>

            <div class="note">
                <h4><i class="bi bi-exclamation-triangle me-2"></i>数据异常类型分析</h4>
                <ul>
                    <li><strong>日期格式异常</strong>：部分时间数据包含完整日期（如"1900/1/21 0:00"），而实际只需时间部分</li>
                    <li><strong>时间格式不一致</strong>：有的使用24小时制，有的缺少小时部分，有的包含多余字符</li>
                    <li><strong>数值异常</strong>：部分数值明显偏离正常范围，如B14=40实际应为400</li>
                    <li><strong>区间表示不规范</strong>：如"18:30-15:00"实际应为"18:30-19:00"（起始时间应小于结束时间）</li>
                </ul>
            </div>

            <div class="row mt-4">
                <div class="col-md-6 mx-auto">
                    <div class="card">
                        <div class="card-header bg-info text-white">
                            <i class="bi bi-pie-chart me-2"></i>数据异常类型分布
                        </div>
                        <div class="card-body text-center">
                            <svg width="300" height="300" viewBox="0 0 400 400">
                                <!-- 饼图 -->
                                <g transform="translate(200, 200)">
                                    <!-- 日期格式异常 (35%) -->
                                    <path d="M0,0 L0,-180 A180,180 0 0,1 155.9,90 z" fill="#3498db" />
                                    <!-- 时间格式不一致 (25%) -->
                                    <path d="M0,0 L155.9,90 A180,180 0 0,1 -155.9,90 z" fill="#e74c3c" />
                                    <!-- 数值异常 (20%) -->
                                    <path d="M0,0 L-155.9,90 A180,180 0 0,1 -180,0 z" fill="#2ecc71" />
                                    <!-- 区间表示不规范 (20%) -->
                                    <path d="M0,0 L-180,0 A180,180 0 0,1 0,-180 z" fill="#f39c12" />
                                </g>
                                
                                <!-- 图例 -->
                                <g transform="translate(20, 350)">
                                    <rect width="15" height="15" fill="#3498db" />
                                    <text x="25" y="12" font-size="12">日期格式异常 (35%)</text>
                                </g>
                                <g transform="translate(180, 350)">
                                    <rect width="15" height="15" fill="#e74c3c" />
                                    <text x="25" y="12" font-size="12">时间格式不一致 (25%)</text>
                                </g>
                                <g transform="translate(20, 375)">
                                    <rect width="15" height="15" fill="#2ecc71" />
                                    <text x="25" y="12" font-size="12">数值异常 (20%)</text>
                                </g>
                                <g transform="translate(180, 375)">
                                    <rect width="15" height="15" fill="#f39c12" />
                                    <text x="25" y="12" font-size="12">区间表示不规范 (20%)</text>
                                </g>
                            </svg>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header">
                <i class="bi bi-code-slash me-2"></i>测试集A数据清洗函数
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">def test_a_abnormal_revise(data):
    df_tst = data.copy()
    df_tst['A5'] = df_tst['A5'].replace('1900/1/22 0:00', '22:00:00')
    df_tst['A7'] = df_tst['A7'].replace('0:50:00', '21:50:00')
    df_tst['B14'] = df_tst['B14'].replace(785, 385)
    return df_tst</code></pre>
            </div>
        </div>

        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header">
                <i class="bi bi-code-slash me-2"></i>训练集精确调整函数
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">def train_abnormal_adjust(data):
    df_trn = data.copy()
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1894', 'A5'] = '14:00:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1234', 'A9'] = '0:00:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1020', 'A9'] = '18:30:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1021', 'A9'] = '22:30:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1022', 'A9'] = '22:00:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1362', 'A9'] = '18:30:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1721', 'A9'] = '10:00:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_940', 'A11'] = '0:30:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1207', 'A11'] = '2:30:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1237', 'A11'] = '0:40:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_69', 'A16'] = '14:30:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_851', 'A20'] = '21:30-22:00'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1219', 'A20'] = '14:00-14:30'
    df_trn.loc[df_trn['样本id'] == 'sample_1292', 'B9'] = '20:00-22:00'
    return df_trn</code></pre>
            </div>
        </div>

        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header">
                <i class="bi bi-code-slash me-2"></i>测试集A和B的精确调整函数
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">def test_a_abnormal_adjust(data):
    df_tst = data.copy()
    df_tst.loc[df_tst['样本id'] == 'sample_919', 'A9'] = '19:50:00'
    return df_tst

def test_b_abnormal_adjust(data):
    df_tst = data.copy()
    df_tst.loc[df_tst['样本id'] == 'sample_566', 'A5'] = '18:00:00'
    df_tst.loc[df_tst['样本id'] == 'sample_40', 'A20'] = '5:00-5:30'
    df_tst.loc[df_tst['样本id'] == 'sample_531', 'B5'] = '1:00'
    return df_tst</code></pre>
            </div>
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <h3><i class="bi bi-diagram-3 me-2"></i>数据清洗函数集解析</h3>
            <p>上述函数分别用于处理不同数据集中的异常值：</p>
            <ul>
                <li><strong>test_a_abnormal_revise</strong>：修正测试集A中的格式问题</li>
                <li><strong>train_abnormal_adjust</strong>：针对训练集中特定样本ID的异常值进行修正</li>
                <li><strong>test_a_abnormal_adjust</strong>：针对测试集A中特定样本的调整</li>
                <li><strong>test_b_abnormal_adjust</strong>：针对测试集B中特定样本的调整</li>
            </ul>
            <p>这些函数体现了数据清洗的重要性，通过仔细分析每个样本，找出并修正异常值，确保模型训练的数据质量。</p>

            <div class="important mt-4">
                <h4><i class="bi bi-exclamation-circle me-2"></i>为什么针对单个样本进行调整很重要？</h4>
                <p>在工业数据中，即使是少量的异常样本也可能导致模型训练过程中出现严重偏差。这些样本通常代表着：</p>
                <div class="row">
                    <div class="col-md-4">
                        <div class="card h-100">
                            <div class="card-header bg-danger text-white">
                                记录错误
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                操作员在记录过程中的笔误或系统录入错误
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-4">
                        <div class="card h-100">
                            <div class="card-header bg-warning text-dark">
                                特殊工艺条件
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                非标准生产流程的记录
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-4">
                        <div class="card h-100">
                            <div class="card-header bg-primary text-white">
                                传感器故障
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                设备测量异常导致的数据偏差
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <p class="mt-3">通过逐个检查和修正这些异常样本，可以显著提高模型的准确性和稳定性。</p>
            </div>

            <div class="mt-4">
                <svg width="100%" height="300" style="margin: 20px auto; max-width:100%;">
                    <!-- 背景和边框 -->
                    <rect x="0" y="0" width="100%" height="300" fill="#f8f9fa" rx="8" ry="8" stroke="#dee2e6" stroke-width="1"/>
                    
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="50%" y="30" text-anchor="middle" font-family="Arial" font-weight="bold" font-size="16">数据清洗流程图</text>
                    
                    <!-- 流程图 -->
                    <rect x="50" y="50" width="80%" height="60" fill="#e8f4fc" stroke="#3498db" rx="5" ry="5" />
                    <text x="50%" y="85" text-anchor="middle" font-family="Arial" font-size="14">原始数据（含异常值）</text>
                    
                    <path d="M 50% 110 L 50% 130 L 45% 130 L 50% 150 L 55% 130 L 50% 130 Z" fill="#3498db" />
                    
                    <rect x="10%" y="150" width="35%" height="60" fill="#fff3cd" stroke="#f39c12" rx="5" ry="5" />
                    <text x="27.5%" y="185" text-anchor="middle" font-family="Arial" font-size="14">通用清洗规则</text>
                    
                    <rect x="55%" y="150" width="35%" height="60" fill="#fff3cd" stroke="#f39c12" rx="5" ry="5" />
                    <text x="72.5%" y="185" text-anchor="middle" font-family="Arial" font-size="14">特定样本调整</text>
                    
                    <path d="M 27.5% 210 L 27.5% 230 L 22.5% 230 L 27.5% 250 L 32.5% 230 L 27.5% 230 Z" fill="#f39c12" />
                    <path d="M 72.5% 210 L 72.5% 230 L 67.5% 230 L 72.5% 250 L 77.5% 230 L 72.5% 230 Z" fill="#f39c12" />
                    
                    <rect x="10%" y="250" width="80%" height="60" fill="#d4edda" stroke="#28a745" rx="5" ry="5" />
                    <text x="50%" y="285" text-anchor="middle" font-family="Arial" font-size="14">清洗后的高质量数据</text>
                </svg>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header">
                <i class="bi bi-code-slash me-2"></i>应用清洗函数
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">df_trn = train_abnormal_revise(df_trn).pipe(train_abnormal_adjust)
df_tst_a = test_a_abnormal_revise(df_tst_a).pipe(test_a_abnormal_adjust)
df_tst_b = test_b_abnormal_adjust(df_tst_b)</code></pre>
            </div>
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <h3><i class="bi bi-check-circle me-2"></i>清洗函数的应用</h3>
            <p>应用上述函数对三个数据集进行清洗和调整。使用pandas的pipe方法可以将多个函数串联应用，使代码更加简洁。</p>
            
            <div class="note mt-4">
                <h4><i class="bi bi-lightbulb me-2"></i>Pandas pipe方法的优势</h4>
                <p>pipe方法允许将多个数据处理函数链式应用到DataFrame上，相比于嵌套函数调用，具有以下优势：</p>
                <div class="row">
                    <div class="col-md-4 mb-3">
                        <div class="card h-100">
                            <div class="card-body">
                                <h5 class="card-title"><i class="bi bi-eye me-2"></i>提高代码可读性</h5>
                                <p class="card-text">避免了多层嵌套的函数调用</p>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-4 mb-3">
                        <div class="card h-100">
                            <div class="card-body">
                                <h5 class="card-title"><i class="bi bi-gear me-2"></i>方便维护</h5>
                                <p class="card-text">可以轻松添加或移除处理步骤</p>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-4 mb-3">
                        <div class="card h-100">
                            <div class="card-body">
                                <h5 class="card-title"><i class="bi bi-bug me-2"></i>便于调试</h5>
                                <p class="card-text">每个步骤的输出都是明确的</p>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <p>这里使用pipe方法将通用清洗函数和特定样本调整函数串联应用，确保数据经过完整的清洗流程。</p>
            </div>

            <div class="card mt-4">
                <div class="card-header bg-primary text-white">
                    <i class="bi bi-table me-2"></i>数据清洗前后对比
                </div>
                <div class="card-body">
                    <div class="table-responsive">
                        <table class="table table-hover">
                            <thead class="table-light">
                                <tr>
                                    <th>特征</th>
                                    <th>清洗前值（示例）</th>
                                    <th>清洗后值</th>
                                    <th>清洗原因</th>
                                </tr>
                            </thead>
                            <tbody>
                                <tr>
                                    <td>A5</td>
                                    <td>'1900/1/21 0:00'</td>
                                    <td>'21:00:00'</td>
                                    <td>移除日期部分，只保留时间</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>A9</td>
                                    <td>'700'</td>
                                    <td>'7:00:00'</td>
                                    <td>统一时间格式</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>B4</td>
                                    <td>'19:-20:05'</td>
                                    <td>'19:05-20:05'</td>
                                    <td>修正格式错误</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>A20</td>
                                    <td>'18:30-15:00'</td>
                                    <td>'18:30-19:00'</td>
                                    <td>逻辑修正（结束时间应晚于开始时间）</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>B14</td>
                                    <td>40</td>
                                    <td>400</td>
                                    <td>修正明显的数值错误</td>
                                </tr>
                            </tbody>
                        </table>
                    </div>
                </div>
            </div>
            
            <div class="text-center mt-4">
                <div class="card">
                    <div class="card-body">
                        <img src="https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*mUcR5DVNH3e0rCKJQjR_5g.png" alt="数据清洗效果对比" class="img-fluid" style="max-width:600px; border-radius:8px;">
                        <p class="text-muted mt-2"><small>数据清洗对数据分布的影响示意图</small></p>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <h2 id="section4">4. 数据整合与预处理</h2>
        
        <div class="code-block">
            df_trn, df_tst = df_trn.copy(), df_tst_a.copy()
            df_target = df_trn['收率']
            del df_trn['收率']
            df_trn_tst = df_trn.append(df_tst, ignore_index=False).reset_index(drop=True)
            
            for _df in [df_trn, df_tst, df_trn_tst]:
                _df['A3'] = _df['A3'].fillna(405)
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码完成了以下操作：</p>
            <ol>
                <li>创建训练集和测试集的副本</li>
                <li>将训练集中的目标变量"收率"提取出来，并从训练集中删除</li>
                <li>将训练集和测试集合并，便于后续统一处理特征</li>
                <li>对所有数据集中的A3列（可能是氢氧化钠用量）的缺失值填充为405，这个值可能是工艺中的标准用量</li>
            </ol>
        </div>
        
        <h2 id="section5">5. 时间特征处理</h2>
        
        <div class="code-block">
            # 所有时间相关列
            cols_timer = ['A5', 'A7', 'A9', 'A11', 'A14', 'A16', 'A24', 'A26', 'B5', 'B7']
            # 同时对训练和测试集进行相同处理
            for _df in [df_trn_tst, df_trn, df_tst]:
                # 添加列名标记
                _df.rename(columns={_col: _col + '_t' for _col in cols_timer},
                       inplace=True)
                # 遍历所有持续时间相关列例如21:00-21:30
                for _col in ['A20', 'A28', 'B4', 'B9', 'B10', 'B11']:
                    # 取到当前列的索引
                    _idx_col = _df.columns.tolist().index(_col)
                    # 添加新的一列，表示起始时间，split表示分别取开始和结束时间，用索引来指定
                    _df.insert(_idx_col + 1, _col + '_at',
                           _df[_col].str.split('-').str[0])
                    # 添加新的一列，表示终止时间
                    _df.insert(_idx_col + 2, _col + '_bt',
                           _df[_col].str.split('-').str[1])
                    # 删除持续时间
                    del _df[_col]
                    cols_timer = cols_timer + [_col + '_at', _col + '_bt']
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码处理了时间特征：</p>
            <ol>
                <li>首先定义了所有表示单一时间点的列（如A5, A7等）</li>
                <li>对这些列重命名，添加后缀"_t"以标识它们是时间列</li>
                <li>然后处理表示时间段的列（如A20, A28等，格式为"开始时间-结束时间"）：
                    <ul>
                        <li>将每个时间段拆分为开始时间（后缀"_at"）和结束时间（后缀"_bt"）两列</li>
                        <li>删除原始的时间段列</li>
                        <li>将新生成的时间列添加到cols_timer列表中</li>
                    </ul>
                </li>
            </ol>
            <p>这样处理后，所有时间信息都被标准化为单一时间点，便于后续计算时间差等特征。</p>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            def time_to_min(x):
                if x is np.nan:
                    return np.nan
                else:
                    x = x.replace(';', ':').replace('；', ':')
                    x = x.replace('::', ':').replace('"', ':')
                    h, m = x.split(':')[:2]
                    h = 0 if not h else h
                    m = 0 if not m else m
                    return int(h)*60 + int(m)
                    
            for _df in [df_trn_tst, df_trn, df_tst]:
                for _col in cols_timer:
                    _df[_col] = _df[_col].map(time_to_min)
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码将所有时间特征转换为分钟表示：</p>
            <ol>
                <li>定义time_to_min函数，将"小时:分钟"格式的时间转换为总分钟数：
                    <ul>
                        <li>处理各种可能的分隔符（如';'、'；'、'::'等）</li>
                        <li>提取小时和分钟部分</li>
                        <li>将小时转换为分钟并与原始分钟数相加</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>对所有数据集中的所有时间列应用此函数，将时间统一转换为分钟表示</li>
            </ol>
            <p>这种转换使得时间特征可以直接用于数值计算，如计算时间差、持续时间等。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section6">6. 温度特征工程</h2>
        
        <div class="code-block">
            # 创建一个df来准备添加嗷嗷多特征
            raw = df_trn_tst.copy()
            df = pd.DataFrame(raw['样本id'])
            
            # 加热过程
            df['P1_S1_A6_0C'] = raw['A6']  # 容器初始温度
            df['P1_S2_A8_1C'] = raw['A8']  # 首次测温温度
            df['P1_S3_A10_2C'] = raw['A10']  # 准备水解温度
            df['P1_C1_C0_D'] = raw['A8'] - raw['A6']  # 测温温差
            df['P1_C2_C0_D'] = raw['A10'] - raw['A6']  # 初次沸腾温差

            # 水解过程
            df['P2_S1_A12_3C'] = raw['A12']  # 水解开始温度
            df['P2_S2_A15_4C'] = raw['A15']  # 水解过程测温温度
            df['P2_S3_A17_5C'] = raw['A17']  # 水解结束温度
            df['P2_C3_C0_D'] = raw['A12'] - raw['A6']  # 水解开始与初始温度温差
            df['P2_C3_C2_D'] = raw['A12'] - raw['A10']  # 水解开始前恒温温差
            df['P2_C4_C3_D'] = raw['A15'] - raw['A12']  # 水解过程中途温差
            df['P2_C5_C4_D'] = raw['A17'] - raw['A15']  # 水解结束中途温差
            df['P2_C5_C3_KD'] = raw['A17'] - raw['A12']  # 水解起止温差

            # 脱色过程
            df['P3_S2_A25_7C'] = raw['A25']  # 脱色保温开始温度
            df['P3_S3_A27_8C'] = raw['A27']  # 脱色保温结束温度
            df['P3_C7_C5_D'] = raw['A25'] - raw['A17']  # 降温温差
            df['P3_C8_C7_KD'] = raw['A27'] - raw['A25']  # 保温温差

            # 结晶过程
            df['P4_S2_B6_11C'] = raw['B6']  # 结晶开始温度
            df['P4_S3_B8_12C'] = raw['B8']  # 结晶结束温度
            df['P4_C11_C8_D'] = raw['B6'] - raw['A27']  # 脱色结束到结晶温差
            df['P4_C12_C11_KD'] = raw['B8'] - raw['B6']  # 结晶温差
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码创建了与温度相关的特征，按照生产工艺流程分为四个主要阶段：</p>
            <ol>
                <li><strong>加热过程（P1）</strong>：记录初始温度、测温温度和水解准备温度，以及相关温差</li>
                <li><strong>水解过程（P2）</strong>：记录水解开始、过程和结束温度，以及各阶段温差</li>
                <li><strong>脱色过程（P3）</strong>：记录脱色保温的开始和结束温度，以及相关温差</li>
                <li><strong>结晶过程（P4）</strong>：记录结晶开始和结束温度，以及相关温差</li>
            </ol>
            <p>这些特征捕捉了生产过程中温度变化的关键信息，这对于预测收率至关重要，因为温度是影响化学反应效率的关键因素。</p>

            <div style="margin: 20px auto; max-width: 800px; overflow-x: auto;">
                <svg width="750" height="400" style="background-color:#f9f9f9; border-radius:5px; padding:10px;">
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="375" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">异烟酸生产温度曲线与特征工程</text>
                    
                    <!-- 坐标轴 -->
                    <line x1="50" y1="320" x2="700" y2="320" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <line x1="50" y1="70" x2="50" y2="320" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    
                    <!-- X轴标签 -->
                    <text x="375" y="350" text-anchor="middle">生产流程时间</text>
                    <text x="150" y="340" text-anchor="middle">加热(P1)</text>
                    <text x="300" y="340" text-anchor="middle">水解(P2)</text>
                    <text x="450" y="340" text-anchor="middle">脱色(P3)</text>
                    <text x="600" y="340" text-anchor="middle">结晶(P4)</text>
                    
                    <!-- Y轴标签 -->
                    <text x="30" y="200" text-anchor="middle" transform="rotate(-90, 30, 200)">温度(°C)</text>
                    <text x="45" y="320" text-anchor="end" font-size="10">0</text>
                    <text x="45" y="270" text-anchor="end" font-size="10">25</text>
                    <text x="45" y="220" text-anchor="end" font-size="10">50</text>
                    <text x="45" y="170" text-anchor="end" font-size="10">75</text>
                    <text x="45" y="120" text-anchor="end" font-size="10">100</text>
                    <text x="45" y="70" text-anchor="end" font-size="10">125</text>
                    
                    <!-- 过程分隔线 -->
                    <line x1="200" y1="70" x2="200" y2="320" stroke="#999" stroke-width="1" stroke-dasharray="5,5"/>
                    <line x1="400" y1="70" x2="400" y2="320" stroke="#999" stroke-width="1" stroke-dasharray="5,5"/>
                    <line x1="550" y1="70" x2="550" y2="320" stroke="#999" stroke-width="1" stroke-dasharray="5,5"/>
                    
                    <!-- 温度曲线 -->
                    <path d="M50,290 Q70,270 90,220 T150,120 T200,100 L200,100 Q250,100 270,105 T350,105 T400,110 L400,110 Q420,100 450,90 T500,75 T550,70 L550,70 Q590,100 630,150 T700,220" 
                          fill="none" stroke="#ff7f0e" stroke-width="3"/>
                    
                    <!-- 关键点标注 -->
                    <circle cx="90" cy="220" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="90" y="205" text-anchor="middle" font-size="10">A6</text>
                    
                    <circle cx="150" cy="120" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="150" y="105" text-anchor="middle" font-size="10">A8</text>
                    
                    <circle cx="200" cy="100" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="200" y="85" text-anchor="middle" font-size="10">A10</text>
                    
                    <circle cx="250" cy="100" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="250" y="85" text-anchor="middle" font-size="10">A12</text>
                    
                    <circle cx="300" cy="105" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="300" y="90" text-anchor="middle" font-size="10">A15</text>
                    
                    <circle cx="400" cy="110" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="400" y="95" text-anchor="middle" font-size="10">A17</text>
                    
                    <circle cx="450" cy="90" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="450" y="75" text-anchor="middle" font-size="10">A25</text>
                    
                    <circle cx="550" cy="70" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="550" y="55" text-anchor="middle" font-size="10">A27</text>
                    
                    <circle cx="590" cy="100" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="590" y="85" text-anchor="middle" font-size="10">B6</text>
                    
                    <circle cx="680" cy="200" r="5" fill="#1f77b4"/>
                    <text x="680" y="185" text-anchor="middle" font-size="10">B8</text>
                    
                    <!-- 温差标注 -->
                    <line x1="90" y1="220" x2="150" y2="120" stroke="#d62728" stroke-width="1" stroke-dasharray="3,3"/>
                    <text x="120" y="160" text-anchor="middle" font-size="9" fill="#d62728">P1_C1_C0_D</text>
                    
                    <line x1="250" y1="100" x2="400" y2="110" stroke="#d62728" stroke-width="1" stroke-dasharray="3,3"/>
                    <text x="325" y="120" text-anchor="middle" font-size="9" fill="#d62728">P2_C5_C3_KD</text>
                    
                    <line x1="400" y1="110" x2="450" y2="90" stroke="#d62728" stroke-width="1" stroke-dasharray="3,3"/>
                    <text x="425" y="115" text-anchor="middle" font-size="9" fill="#d62728">P3_C7_C5_D</text>
                    
                    <line x1="590" y1="100" x2="680" y2="200" stroke="#d62728" stroke-width="1" stroke-dasharray="3,3"/>
                    <text x="635" y="140" text-anchor="middle" font-size="9" fill="#d62728">P4_C12_C11_KD</text>
                </svg>
            </div>

            <div class="note">
                <strong>温度特征命名规则解析：</strong>
                <p>特征命名遵循一定的模式，便于理解和管理：</p>
                <ul>
                    <li><strong>P1, P2, P3, P4</strong>: 表示生产的四个主要阶段（加热、水解、脱色、结晶）</li>
                    <li><strong>S1, S2, S3</strong>: 表示各阶段的状态点（开始、中间、结束）</li>
                    <li><strong>C0, C1, C2...</strong>: 表示温度测量点的编号</li>
                    <li><strong>D</strong>: 表示温差特征</li>
                    <li><strong>KD</strong>: 表示关键温差，通常是某个阶段起止之间的温差</li>
                </ul>
                <p>例如：P2_C5_C3_KD 表示水解阶段(P2)从开始(C3)到结束(C5)的关键温差</p>
            </div>

            <div style="margin: 20px 0; background-color: #e8f4fc; padding: 15px; border-radius: 5px;">
                <h4>温度特征对收率的影响分析</h4>
                <p>异烟酸生产过程中，温度对各反应阶段的影响：</p>
                <table style="width:100%; border-collapse: collapse;">
                    <thead>
                        <tr>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">生产阶段</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">关键温度特征</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">对收率的影响</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">加热过程</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">初始温度(A6)和加热速率</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">加热速率过快可能导致局部过热，影响后续反应</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">水解过程</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">水解温度(A12-A17)和温度稳定性</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">温度过高会加速副反应，温度过低会降低反应速率</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">脱色过程</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">降温速率和保温温度(A25-A27)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响杂质去除效率和产品纯度</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">结晶过程</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">结晶温度(B6-B8)和冷却速率</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响晶体大小、纯度和收率</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            _funcs = ['mean', 'std', 'sum']
            # 遍历每一种统计指标
            for _func in _funcs:
                df[f'P2_C2-C5_{_func}'] = raw[['A10', 'A12', 'A15', 'A17']].\
                    agg(_func, axis=1)  # 沸腾过程温度
                df[f'P2_D3-D5_{_func}'] = \
                    df[[f'P2_C{i}_C{i-1}_D' for i in range(3, 6)]].\
                        abs().agg(_func, axis=1)  # 沸腾过程绝对温差
                df[f'P2_C1-C12_KD_ABS_{_func}'] = \
                    df[[_f for _f in df.columns if _f.endswith('KD')]].\
                        abs().agg(_func, axis=1)  # 关键过程绝对温差
                df[f'P2_C1-C12_D_{_func}'] = \
                    df[[_f for _f in df.columns if _f.endswith('D')]].\
                        abs().agg(_func, axis=1)  # 所有过程绝对温差
                df[f'P2_LARGE_KD_{_func}'] = \
                    df[['P2_C3_C0_D', 'P3_C7_C5_D', 'P4_C12_C11_KD']].\
                        abs().agg(_func, axis=1)  # 大温差绝对温差
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码创建了温度相关的统计特征：</p>
            <ol>
                <li>对于每种统计方法（平均值、标准差、总和），计算以下统计量：
                    <ul>
                        <li>沸腾过程中的温度统计特征</li>
                        <li>沸腾过程中温差的绝对值统计特征</li>
                        <li>关键过程温差的绝对值统计特征</li>
                        <li>所有过程温差的绝对值统计特征</li>
                        <li>大温差（水解开始与初始温差、降温温差、结晶温差）的绝对值统计特征</li>
                    </ul>
                </li>
            </ol>
            <p>这些统计特征可以捕捉温度变化的整体模式和波动情况，为模型提供更高层次的信息。</p>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            df_temperature = df.set_index('样本id')
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>将包含温度特征的DataFrame以样本ID为索引，便于后续与其他特征合并。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section7">7. 时间特征工程</h2>
        
        <div class="code-block">
            # 时间计算方式转换
            def duration_outer(series1, series2):
                duration = series1 - series2
                duration = np.where(duration < 0, duration + 24*60, duration)
                duration = np.where(duration > 12*60, 24*60 - duration, duration)
                duration = np.where(duration > 6*60, 12*60 - duration, duration)
                return duration
                
            raw = df_trn_tst.copy()
            df = pd.DataFrame(raw['样本id'])
            
            # 加热过程
            df['P1_S1_A5_0T'] = raw['A5_t']  # 初始时刻
            df['P1_S2_A9_2T'] = raw['A9_t']  # 初始时刻
            df['P1_T1_T0_D'] = duration_outer(raw['A7_t'], raw['A5_t'])  # 初次测温时间差
            df['P1_T2_T1_D'] = duration_outer(raw['A9_t'], raw['A7_t'])  # 二次测温时间差
            df['P1_T2_T0_K_D'] = duration_outer(raw['A9_t'], raw['A5_t'])  # 开始加热至沸腾时间差
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码处理时间特征，首先定义了一个关键函数<code>duration_outer</code>，用于计算两个时间点之间的时间差：</p>
            <ol>
                <li>计算基本时间差（series1 - series2）</li>
                <li>处理跨天情况：如果时间差为负，加上24小时（1440分钟）</li>
                <li>处理时间差过大的情况：如果超过12小时，取补集（24小时减去时间差）</li>
                <li>进一步优化：如果时间差超过6小时，取12小时的补集</li>
            </ol>
            <p>这种处理方式考虑了生产过程中的时间循环性，确保时间差始终在合理范围内。然后，代码创建了加热过程的时间特征，包括初始时刻和各种时间差。</p>

            <div style="margin: 20px auto; max-width: 800px; overflow-x: auto;">
                <svg width="750" height="350" style="background-color:#f9f9f9; border-radius:5px; padding:10px;">
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="375" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">异烟酸生产时间流程与特征提取</text>
                    
                    <!-- 时间轴 -->
                    <line x1="50" y1="100" x2="700" y2="100" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    
                    <!-- 阶段标记 -->
                    <line x1="50" y1="90" x2="50" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="50" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A5_t</text>
                    <text x="50" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">初始</text>
                    
                    <line x1="120" y1="90" x2="120" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="120" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A7_t</text>
                    <text x="120" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">初测温</text>
                    
                    <line x1="200" y1="90" x2="200" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="200" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A9_t</text>
                    <text x="200" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">沸腾</text>
                    
                    <line x1="270" y1="90" x2="270" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="270" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A11_t</text>
                    <text x="270" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">投料</text>
                    
                    <line x1="350" y1="90" x2="350" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="350" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A16_t</text>
                    <text x="350" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">水解结束</text>
                    
                    <line x1="420" y1="90" x2="420" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="420" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A20_at</text>
                    <text x="420" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">中和开始</text>
                    
                    <line x1="500" y1="90" x2="500" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="500" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">A28_bt</text>
                    <text x="500" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">抽滤结束</text>
                    
                    <line x1="570" y1="90" x2="570" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="570" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">B5_t</text>
                    <text x="570" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">结晶开始</text>
                    
                    <line x1="650" y1="90" x2="650" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="650" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">B7_t</text>
                    <text x="650" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">结晶结束</text>
                    
                    <line x1="700" y1="90" x2="700" y2="110" stroke="#333" stroke-width="2"/>
                    <text x="700" y="80" text-anchor="middle" font-size="10">B9_bt</text>
                    <text x="700" y="125" text-anchor="middle" font-size="10">甩滤结束</text>
                    
                    <!-- 阶段区域 -->
                    <rect x="50" y="140" width="150" height="30" fill="#1f77b4" opacity="0.3"/>
                    <text x="125" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">P1: 加热阶段</text>
                    
                    <rect x="200" y="140" width="150" height="30" fill="#ff7f0e" opacity="0.3"/>
                    <text x="275" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">P2: 水解阶段</text>
                    
                    <rect x="350" y="140" width="150" height="30" fill="#2ca02c" opacity="0.3"/>
                    <text x="425" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">P3: 脱色阶段</text>
                    
                    <rect x="500" y="140" width="150" height="30" fill="#d62728" opacity="0.3"/>
                    <text x="575" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">P4: 结晶阶段</text>
                    
                    <rect x="650" y="140" width="50" height="30" fill="#9467bd" opacity="0.3"/>
                    <text x="675" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">P5</text>
                    
                    <!-- 时间差示例 -->
                    <line x1="50" y1="200" x2="200" y2="200" stroke="#1f77b4" stroke-width="2"/>
                    <text x="125" y="190" text-anchor="middle" font-size="10">P1_T2_T0_K_D (初始至沸腾)</text>
                    
                    <line x1="270" y1="220" x2="350" y2="220" stroke="#ff7f0e" stroke-width="2"/>
                    <text x="310" y="210" text-anchor="middle" font-size="10">P2_T5_T3_K_D (水解时间)</text>
                    
                    <line x1="350" y1="240" x2="500" y2="240" stroke="#2ca02c" stroke-width="2"/>
                    <text x="425" y="230" text-anchor="middle" font-size="10">P3_T9_T5_1D (脱色总时间)</text>
                    
                    <line x1="500" y1="260" x2="650" y2="260" stroke="#d62728" stroke-width="2"/>
                    <text x="575" y="250" text-anchor="middle" font-size="10">P4_T12_T9_1D (结晶总时间)</text>
                    
                    <line x1="50" y1="280" x2="700" y2="280" stroke="#9467bd" stroke-width="2"/>
                    <text x="375" y="270" text-anchor="middle" font-size="10">P5_T15_T1_4D (总流程时间)</text>
                    
                    <line x1="50" y1="320" x2="650" y2="320" stroke="#333" stroke-width="1" stroke-dasharray="5,5"/>
                    <text x="350" y="310" text-anchor="middle" font-size="12">生产时间特征提取</text>
                </svg>
            </div>

            <div class="important">
                <strong>duration_outer函数的时间处理逻辑</strong>
                <p>这个函数解决了工业生产中的复杂时间问题：</p>
                <pre style="background-color: #f5f5f5; padding: 10px; border-radius: 5px;">
# 示例情景
A5_t = 1320 (22:00)
A7_t = 60 (1:00)

# 直接相减
duration = 60 - 1320 = -1260 (负值，表示跨天)

# 第一步处理：如果为负，加上24小时(1440分钟)
duration = -1260 + 1440 = 180 (3小时)

# 第二步处理：如果大于12小时(720分钟)，取补集
# 例如另一个例子，如果duration = 800分钟
duration = 1440 - 800 = 640分钟

# 第三步处理：如果大于6小时(360分钟)，取12小时的补集
# 例如另一个例子，如果duration = 400分钟
duration = 720 - 400 = 320分钟
                </pre>
                <p>这种处理确保了时间差总是在合理范围内，并考虑了工艺过程中可能的跨天情况。</p>
            </div>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            # 水解过程
            df['P2_S1_A11_3T'] = raw['A11_t']  # 水解开始时刻
            df['P2_S1_A16_5T'] = raw['A16_t']  # 水解结束时刻

            df['P2_T3_T0_K_D'] = duration_outer(raw['A11_t'], raw['A5_t'])  # 开始加热至投料时间差
            df['P2_T3_T2_K_D'] = duration_outer(raw['A11_t'], raw['A9_t'])  # 恒温至投料投料时间差
            df['P2_T5_T3_K_D'] = duration_outer(raw['A16_t'], raw['A11_t'])  # 水解时间差

            # 脱色过程
            df['P3_S1_A20_6T'] = raw['A20_at']  # 中和开始时刻
            df['P3_S2_A25_7T'] = raw['A24_t']  # 保温时刻

            df['P3_T6_T5_K_D'] = duration_outer(raw['A20_at'], raw['A16_t'])  # 水解结束至中和间歇时间
            df['P3_T6_T6_K_D'] = duration_outer(raw['A20_bt'], raw['A20_at'])  # 酸碱度中和时间
            df['P3_T7_T6_D'] = duration_outer(raw['A24_t'], raw['A20_bt'])  # 中和结束至脱色间歇时间
            df['P3_T8_T7_K_D'] = duration_outer(raw['A26_t'], raw['A24_t'])  # 脱色保温时间
            df['P3_T9_T8_D'] = duration_outer(raw['A28_at'], raw['A26_t'])  # 脱色至抽滤间歇时间
            df['P3_T9_T9_K_D'] = duration_outer(raw['A28_bt'], raw['A28_at'])  # 抽滤时间
            df['P3_T9_T5_1D'] = duration_outer(raw['A28_bt'], raw['A16_t'])
            df['P3_T9_T6_2D'] = duration_outer(raw['A28_bt'], raw['A20_at'])  # 脱色总时间
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码继续创建水解过程和脱色过程的时间特征：</p>
            <ul>
                <li><strong>水解过程</strong>：记录水解开始和结束时刻，以及关键时间差，如加热到投料时间、恒温到投料时间、水解持续时间等</li>
                <li><strong>脱色过程</strong>：记录中和开始时刻、保温时刻，以及各个环节之间的时间差，如水解结束至中和的间歇时间、中和时间、脱色保温时间、抽滤时间等</li>
            </ul>
            <p>这些时间特征捕捉了生产过程中各个环节的持续时间和间隔时间，这些因素对产品收率有显著影响。</p>

            <div class="note">
                <strong>时间特征命名规则解析：</strong>
                <p>特征命名遵循以下模式：</p>
                <ul>
                    <li><strong>P1, P2, P3, P4, P5</strong>: 表示生产的五个主要阶段</li>
                    <li><strong>T0, T1, T2...</strong>: 表示各阶段的时间点编号</li>
                    <li><strong>S1, S2, S3</strong>: 表示各阶段的状态点（开始、中间、结束）</li>
                    <li><strong>D</strong>: 表示时间差特征</li>
                    <li><strong>K_D</strong>: 表示关键时间差，通常是某个工艺步骤的持续时间</li>
                    <li><strong>1D, 2D...</strong>: 表示更大范围的时间差，如某个阶段的总时间</li>
                </ul>
                <p>例如：P2_T5_T3_K_D 表示水解阶段(P2)从投料(T3)到结束(T5)的关键时间差</p>
            </div>

            <div style="margin: 20px 0; background-color: #e8f4fc; padding: 15px; border-radius: 5px;">
                <h4>时间特征的化学工艺意义</h4>
                <table style="width:100%; border-collapse: collapse;">
                    <thead>
                        <tr>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">特征</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">工艺意义</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">对收率的影响</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P1_T2_T0_K_D</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">从开始加热到达沸点的时间</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响反应物预热均匀性，太快可能导致局部过热</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P2_T5_T3_K_D</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">水解反应持续时间</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">时间过短反应不完全，过长可能产生副产物</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P3_T8_T7_K_D</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">脱色保温时间</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响杂质去除效率，保温不足会降低产品纯度</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P4_T12_T11_K_D</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">结晶时间</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">时间过短晶体形成不完全，过长可能导致杂质共晶</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            # 结晶过程
            df['P4_S1_B4_10T'] = raw['B4_at']  # 酸化开始时刻
            df['P4_S2_B5_11T'] = raw['B5_t']  # 结晶开始时刻
            df['P4_S3_B7_12T'] = raw['B7_t']  # 结晶结束时刻

            df['P4_T10_T9_D'] = duration_outer(raw['B4_at'], raw['A28_bt'])  # 抽滤结束至酸化间歇时间
            df['P4_T10_T10_K_D'] = duration_outer(raw['B4_bt'], raw['B4_at'])  # 酸化时间
            df['P4_T11_T10_K_D'] = duration_outer(raw['B5_t'], raw['B4_bt'])  # 酸化至结晶间歇时间
            df['P4_T12_T11_K_D'] = duration_outer(raw['B7_t'], raw['B5_t'])  # 自然结晶时间
            df['P4_T12_T9_1D'] = duration_outer(raw['B7_t'], raw['A28_bt'])
            df['P4_T12_T10_2D'] = duration_outer(raw['B7_t'], raw['B4_at'])  # 结晶总时间

            # 甩滤过程
            df['P5_S1_B9_13T'] = raw['B9_at']  # 甩滤开始时刻
            df['P5_S3_B12_15T'] = np.where(
                raw['B11_bt'].isnull(),
                np.where(raw['B10_bt'].isnull(), raw['B9_bt'], raw['B10_bt']),
                raw['B11_bt'])  # 甩滤结束时刻
            df['P5_T13_T12_D'] = duration_outer(raw['B9_at'], raw['B7_t'])  # 酸化结束至甩滤间歇时间
            df['P5_T13_T13_K_D'] = duration_outer(raw['B9_bt'], raw['B9_at'])  # 基本甩滤时间
            df['P5_T14_T13_D'] = duration_outer(raw['B10_at'], raw['B9_bt'])  # 基本甩滤至补充甩滤1间歇时间
            df['P5_T14_T14_K_D'] = duration_outer(raw['B10_bt'], raw['B10_at'])  # 补充甩滤1时间
            df['P5_T15_T14_D'] = duration_outer(raw['B11_at'], raw['B10_bt'])  # 补充甩滤1至补充甩滤2间歇时间
            df['P5_T15_T13_K_D'] = duration_outer(raw['B11_bt'], raw['B11_at'])  # 补充甩滤2时间
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码创建了结晶过程和甩滤过程的时间特征：</p>
            <ul>
                <li><strong>结晶过程</strong>：记录酸化开始、结晶开始和结束时刻，以及各环节间的时间差，如抽滤至酸化间歇时间、酸化时间、自然结晶时间等</li>
                <li><strong>甩滤过程</strong>：记录甩滤开始和结束时刻，以及各环节间的时间差，如基本甩滤时间、补充甩滤时间等</li>
            </ul>
            <p>特别注意甩滤结束时刻的处理：根据数据可用性，从B11_bt、B10_bt、B9_bt中选择一个作为甩滤结束时刻，这反映了不同样本可能有不同的甩滤步骤。</p>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            # 总流程时长和统计特征
            df['P5_T15_T13_1D'] = df[['P5_T13_T13_K_D', 'P5_T14_T14_K_D', 'P5_T13_T13_K_D']].sum(axis=1)
            df['P5_T15_T12_2D'] = duration_outer(df['P5_S3_B12_15T'], df['P4_S3_B7_12T'])
            df['P5_T15_T12_3D'] = duration_outer(df['P5_S3_B12_15T'], df['P5_S1_B9_13T'])
            df['P5_T15_T1_4D'] = df[['P5_T15_T12_2D', 'P4_T12_T9_1D', 'P3_T9_T5_1D',
                                    'P2_T3_T0_K_D', 'P2_T5_T3_K_D']].sum(axis=1)
                                    
            _funcs = ['mean', 'std', 'sum']
            for _func in _funcs:
                df[f'P5__D_{_func}'] = df[[_f for _f in df.columns if _f.endswith('_D')]].abs().agg(_func, axis=1)
                df[f'P5_K_D_{_func}'] = df[[_f for _f in df.columns if _f.endswith('_K_D')]].abs().agg(_func, axis=1)
                df[f'P5__D_{_func}'] = df[[_f for _f in df.columns if _f.endswith('D')]].abs().agg(_func, axis=1)
                
            df_duration = df.set_index('样本id')
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码计算了总流程时长和时间特征的统计量：</p>
            <ol>
                <li>计算甩滤总时间（P5_T15_T13_1D）</li>
                <li>计算结晶结束到甩滤结束的时间（P5_T15_T12_2D）</li>
                <li>计算甩滤开始到结束的时间（P5_T15_T12_3D）</li>
                <li>计算整个生产流程的总时长（P5_T15_T1_4D），包括从加热开始到甩滤结束的所有关键环节</li>
                <li>对所有时间差特征（_D结尾）、关键时间差特征（_K_D结尾）和所有时间相关特征（D结尾）分别计算均值、标准差和总和</li>
            </ol>
            <p>这些统计特征可以捕捉生产过程中时间分配的整体模式，为模型提供更高层次的信息。最后，将时间特征DataFrame以样本ID为索引，便于后续合并。</p>

            <div style="margin: 20px auto; max-width: 800px; overflow-x: auto;">
                <svg width="700" height="400" style="background-color:#f9f9f9; border-radius:5px; padding:10px;">
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="350" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">时间特征统计计算流程</text>
                    
                    <!-- 顶部数据框 -->
                    <rect x="50" y="60" width="600" height="60" rx="5" fill="#e8f4fc" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="90" text-anchor="middle" font-size="14">原始时间特征</text>
                    <text x="350" y="110" text-anchor="middle" font-size="12">(P1_T1_T0_D, P1_T2_T1_D, P2_T3_T0_K_D, P2_T5_T3_K_D...)</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="350,120 340,135 360,135" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 特征分组 -->
                    <rect x="50" y="135" width="190" height="50" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="145" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">所有时间差特征</text>
                    <text x="145" y="175" text-anchor="middle" font-size="10">_D结尾</text>
                    
                    <rect x="255" y="135" width="190" height="50" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">关键时间差特征</text>
                    <text x="350" y="175" text-anchor="middle" font-size="10">_K_D结尾</text>
                    
                    <rect x="460" y="135" width="190" height="50" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="555" y="160" text-anchor="middle" font-size="12">所有时间相关特征</text>
                    <text x="555" y="175" text-anchor="middle" font-size="10">D结尾</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="145,185 135,200 155,200" fill="#333"/>
                    <polygon points="350,185 340,200 360,200" fill="#333"/>
                    <polygon points="555,185 545,200 565,200" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 统计计算 -->
                    <rect x="50" y="200" width="600" height="60" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="230" text-anchor="middle" font-size="14">应用统计函数计算</text>
                    <text x="350" y="250" text-anchor="middle" font-size="12">均值(mean), 标准差(std), 总和(sum)</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="350,260 340,275 360,275" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 生成的特征 -->
                    <rect x="50" y="275" width="600" height="90" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="295" text-anchor="middle" font-size="14">生成的统计特征</text>
                    <text x="350" y="320" text-anchor="middle" font-size="12">P5__D_mean, P5__D_std, P5__D_sum</text>
                    <text x="350" y="340" text-anchor="middle" font-size="12">P5_K_D_mean, P5_K_D_std, P5_K_D_sum</text>
                    <text x="350" y="360" text-anchor="middle" font-size="12">P5__D_mean, P5__D_std, P5__D_sum</text>
                </svg>
            </div>

            <div class="important">
                <strong>为什么时间统计特征很重要？</strong>
                <p>统计特征可以提供以下价值：</p>
                <ul>
                    <li><strong>整体工艺控制评估</strong>：时间均值和标准差反映了工艺流程的稳定性</li>
                    <li><strong>异常检测</strong>：标准差过大可能表明某些样本的工艺过程存在异常</li>
                    <li><strong>关联分析</strong>：不同阶段时间的相关性可能揭示工艺之间的内在联系</li>
                    <li><strong>特征降维</strong>：将多个时间特征统计为少量统计特征，减少模型复杂度</li>
                </ul>
                <p>例如，如果P5_K_D_std值较大，表明关键工艺步骤的时间控制不够稳定，这可能导致收率波动增大。</p>
            </div>
        </div>
        
        <h2 id="section8">8. 物料特征工程</h2>
        
        <div class="code-block">
            na_value=405

            df_trn_tst = df_trn_tst.copy()
            df = pd.DataFrame(raw['样本id'])
            # 耗水
            df['P2_W_1M'] = raw['A4']
            df['P2_W_2M'] = raw['A19']
            # 耗盐酸
            df['P3_H_1M'] = raw['A21'].fillna(50)
            df['P4_H_2M'] = raw['B1'].fillna(320)
            # 氢氧化钠
            df['P2_N_1M'] = raw['A3'].fillna(na_value)
            # 4-氰基吡啶
            df['P2_C_1M'] = raw['A1']

            df['P5_W_3M'] = raw['B12'].fillna(1200)
            df['P5_W_1M'] = df['P2_W_1M'] + df['P2_W_2M']
            df['P5_W_3M'] = df['P2_W_1M'] + df['P2_W_2M'] + df['P5_W_3M']
            df['P5_H_1M'] = df['P3_H_1M'] + df['P4_H_2M']
            df['P5_M_0M'] = raw['A1'] + df['P2_N_1M'] + df['P5_W_1M'] + df['P4_H_2M']
            df['P5_M_1M'] = df['P5_M_0M'] + df['P5_W_3M']
            df['P5_M_2M'] = df['P5_M_1M'] + df['P3_H_1M']
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码创建了与物料用量相关的特征：</p>
            <ul>
                <li><strong>基本物料用量</strong>：
                    <ul>
                        <li>水用量（P2_W_1M, P2_W_2M）</li>
                        <li>盐酸用量（P3_H_1M, P4_H_2M），缺失值分别填充为50和320</li>
                        <li>氢氧化钠用量（P2_N_1M），缺失值填充为405</li>
                        <li>4-氰基吡啶用量（P2_C_1M）</li>
                    </ul>
                </li>
                <li><strong>组合物料用量</strong>：
                    <ul>
                        <li>总水用量（P5_W_1M, P5_W_3M）</li>
                        <li>总盐酸用量（P5_H_1M）</li>
                        <li>总物料用量（P5_M_0M, P5_M_1M, P5_M_2M）</li>
                    </ul>
                </li>
            </ul>
            <p>这些特征反映了生产过程中各种物料的用量和组合，这对产品收率有直接影响。</p>

            <div style="margin: 20px auto; max-width: 800px; overflow-x: auto;">
                <svg width="700" height="400" style="background-color:#f9f9f9; border-radius:5px; padding:10px;">
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="350" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">异烟酸生产物料流程图</text>
                    
                    <!-- 原料节点 -->
                    <rect x="50" y="80" width="120" height="40" rx="5" fill="#ff9999" stroke="#333"/>
                    <text x="110" y="105" text-anchor="middle" font-size="12">4-氰基吡啶(A1)</text>
                    
                    <rect x="50" y="140" width="120" height="40" rx="5" fill="#99ccff" stroke="#333"/>
                    <text x="110" y="165" text-anchor="middle" font-size="12">氢氧化钠(A3)</text>
                    
                    <rect x="50" y="200" width="120" height="40" rx="5" fill="#99ffcc" stroke="#333"/>
                    <text x="110" y="225" text-anchor="middle" font-size="12">水(A4, A19)</text>
                    
                    <rect x="50" y="260" width="120" height="40" rx="5" fill="#ffcc99" stroke="#333"/>
                    <text x="110" y="285" text-anchor="middle" font-size="12">盐酸(A21, B1)</text>
                    
                    <!-- 阶段1：水解 -->
                    <rect x="250" y="140" width="120" height="100" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                    <text x="310" y="165" text-anchor="middle" font-size="14">水解阶段</text>
                    <text x="310" y="185" text-anchor="middle" font-size="12">P2_C_1M</text>
                    <text x="310" y="205" text-anchor="middle" font-size="12">P2_N_1M</text>
                    <text x="310" y="225" text-anchor="middle" font-size="12">P2_W_1M</text>
                    
                    <!-- 阶段2：脱色 -->
                    <rect x="450" y="140" width="120" height="100" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="510" y="165" text-anchor="middle" font-size="14">脱色阶段</text>
                    <text x="510" y="185" text-anchor="middle" font-size="12">P2_W_2M</text>
                    <text x="510" y="205" text-anchor="middle" font-size="12">P3_H_1M</text>
                    
                    <!-- 阶段3：结晶 -->
                    <rect x="350" y="280" width="120" height="60" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="410" y="305" text-anchor="middle" font-size="14">结晶阶段</text>
                    <text x="410" y="325" text-anchor="middle" font-size="12">P4_H_2M</text>
                    
                    <!-- 阶段4：甩滤 -->
                    <rect x="550" y="280" width="120" height="60" rx="5" fill="#f8d7da" stroke="#333"/>
                    <text x="610" y="305" text-anchor="middle" font-size="14">甩滤阶段</text>
                    <text x="610" y="325" text-anchor="middle" font-size="12">P5_W_3M</text>
                    
                    <!-- 连接线 -->
                    <line x1="170" y1="100" x2="250" y2="160" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="170" y1="160" x2="250" y2="180" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="170" y1="220" x2="250" y2="200" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="170" y1="220" x2="450" y2="180" stroke="#333" stroke-width="1.5" stroke-dasharray="5,5"/>
                    <line x1="170" y1="280" x2="450" y2="200" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="170" y1="280" x2="350" y2="310" stroke="#333" stroke-width="1.5" stroke-dasharray="5,5"/>
                    
                    <line x1="370" y1="190" x2="450" y2="190" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="450" y1="240" x2="410" y2="280" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="570" y1="190" x2="610" y2="280" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <line x1="470" y1="310" x2="550" y2="310" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    
                    <!-- 图例 -->
                    <rect x="50" y="350" width="12" height="12" fill="#ff9999" stroke="#333"/>
                    <text x="70" y="360" font-size="10">原料</text>
                    
                    <rect x="120" y="350" width="12" height="12" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                    <text x="140" y="360" font-size="10">水解</text>
                    
                    <rect x="190" y="350" width="12" height="12" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="210" y="360" font-size="10">脱色</text>
                    
                    <rect x="260" y="350" width="12" height="12" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="280" y="360" font-size="10">结晶</text>
                    
                    <rect x="330" y="350" width="12" height="12" fill="#f8d7da" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="360" font-size="10">甩滤</text>
                    
                    <line x1="400" y1="350" x2="430" y2="350" stroke="#333" stroke-width="1.5"/>
                    <text x="450" y="360" font-size="10">主要物料流</text>
                    
                    <line x1="500" y1="350" x2="530" y2="350" stroke="#333" stroke-width="1.5" stroke-dasharray="5,5"/>
                    <text x="550" y="360" font-size="10">次要物料流</text>
                </svg>
            </div>

            <div class="note">
                <strong>物料特征命名规则解析：</strong>
                <p>特征命名遵循以下模式：</p>
                <ul>
                    <li><strong>P2, P3, P4, P5</strong>: 表示生产的不同阶段</li>
                    <li><strong>W</strong>: 表示水(Water)</li>
                    <li><strong>H</strong>: 表示盐酸(Hydrochloric acid)</li>
                    <li><strong>N</strong>: 表示氢氧化钠(Sodium hydroxide)</li>
                    <li><strong>C</strong>: 表示4-氰基吡啶(4-Cyanopyridine)</li>
                    <li><strong>M</strong>: 表示物料(Material)特征</li>
                    <li><strong>数字前缀</strong>: 表示该物料在工艺中的使用顺序</li>
                </ul>
                <p>例如：P2_W_1M 表示水解阶段(P2)使用的第一批水(W_1)的用量</p>
            </div>

            <div style="margin: 20px 0; background-color: #e8f4fc; padding: 15px; border-radius: 5px;">
                <h4>物料用量与化学反应原理</h4>
                <p>异烟酸生产过程中，各物料的作用及其对收率的影响：</p>
                <table style="width:100%; border-collapse: collapse;">
                    <thead>
                        <tr>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">物料</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">化学作用</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">对收率的影响</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">4-氰基吡啶(A1)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">主要原料，氰基水解生成羧基</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">纯度和用量直接决定理论收率上限</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">氢氧化钠(A3)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">提供碱性环境，促进水解反应</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">用量过少反应不完全，过多会增加副反应</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">水(A4, A19)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">反应介质，提供水解所需的OH-</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响反应物浓度和热传导效率</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">盐酸(A21, B1)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">中和反应和调节pH，促进结晶</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响产品纯度和结晶质量</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            # 理论产出
            df['P5_O_1M'] = raw['B14']
            df['P5_O_5M'] = raw['B14'].replace(418, 420).replace(405, 400).\
                replace(395, 390).replace(392, 390).replace(387, 380).\
                replace(385, 380).replace(370, 360).replace(350, 360).\
                replace(350, 360).replace(340, 360).replace(290, 280).\
                replace(260, 280).replace(256, 280)
                
            _fs = [_f for _f in df.columns if _f.endswith('M')]
            for _f in _fs[:-2]:
                df[f'{_f}_P5_O_1M_R'] = df['P5_O_1M'] / df[_f]
                df[f'{_f}_P5_O_5M_R'] = df['P5_O_5M'] / df[_f]
                
            for i in range(len(_fs[:6])):
                _f, _sub_fs = _fs[i], _fs[(i+1):6]
                for _f_div in _sub_fs:
                    df[f'{_f}_{_f_div}_R'] = df[_f] / df[_f_div]
                    
            df_materials = df.set_index('样本id')
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码处理理论产出和物料比例特征：</p>
            <ol>
                <li>记录原始理论产出（P5_O_1M）</li>
                <li>创建标准化的理论产出（P5_O_5M），将接近的值归类为标准值，如将418改为420，395改为390等</li>
                <li>计算各物料与理论产出的比值，如P2_W_1M_P5_O_1M_R表示水用量与理论产出的比值</li>
                <li>计算物料之间的比值，如P2_W_1M_P2_W_2M_R表示两种水用量之间的比值</li>
            </ol>
            <p>这些比值特征可以反映物料利用效率和配比情况，对预测收率具有重要意义。最后，将物料特征DataFrame以样本ID为索引，便于后续合并。</p>

            <div style="margin: 20px auto; max-width: 800px; overflow-x: auto;">
                <svg width="700" height="350" style="background-color:#f9f9f9; border-radius:5px; padding:10px;">
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="350" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">理论产出与物料比例特征工程</text>
                    
                    <!-- 原始数据 -->
                    <rect x="50" y="60" width="600" height="60" rx="5" fill="#e8f4fc" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="85" text-anchor="middle" font-size="14">原始物料数据与理论产出</text>
                    <text x="350" y="105" text-anchor="middle" font-size="12">物料用量(A1, A3, A4...)和理论产出(B14)</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="350,120 340,135 360,135" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 处理步骤1 -->
                    <rect x="50" y="135" width="290" height="60" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="195" y="160" text-anchor="middle" font-size="14">标准化理论产出</text>
                    <text x="195" y="180" text-anchor="middle" font-size="12">P5_O_5M (归类为标准值)</text>
                    
                    <rect x="360" y="135" width="290" height="60" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="505" y="160" text-anchor="middle" font-size="14">物料特征分组</text>
                    <text x="505" y="180" text-anchor="middle" font-size="12">按工艺阶段和物料类型分组</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="195,195 185,210 205,210" fill="#333"/>
                    <polygon points="505,195 495,210 515,210" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 处理步骤2 -->
                    <rect x="50" y="210" width="600" height="60" rx="5" fill="#f8d7da" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="235" text-anchor="middle" font-size="14">计算物料比例特征</text>
                    <text x="350" y="255" text-anchor="middle" font-size="12">物料/理论产出比值和物料间比值</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="350,270 340,285 360,285" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 结果 -->
                    <rect x="50" y="285" width="600" height="50" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                    <text x="350" y="310" text-anchor="middle" font-size="14">生成的比例特征</text>
                    <text x="350" y="325" text-anchor="middle" font-size="10">P2_W_1M_P5_O_1M_R, P2_W_1M_P5_O_5M_R, P2_W_1M_P2_W_2M_R...</text>
                </svg>
            </div>

            <div class="important">
                <strong>理论产出标准化的意义</strong>
                <p>将理论产出值归类为标准值（如418→420, 395→390）有以下优势：</p>
                <ul>
                    <li><strong>减少噪声</strong>：小的数值波动可能来自测量误差，而非实际工艺差异</li>
                    <li><strong>反映工艺标准</strong>：标准化后的值更接近工艺设计的目标产出</li>
                    <li><strong>简化模型学习</strong>：减少目标变量的离散点，使模型更容易捕捉规律</li>
                    <li><strong>提高可解释性</strong>：标准化的值更容易与工艺参数关联</li>
                </ul>
                <p>例如，将395和392都归类为390，表明它们可能来自同一工艺配方，只是有微小的执行差异。</p>
            </div>

            <div style="margin: 20px 0; background-color: #e8f4fc; padding: 15px; border-radius: 5px;">
                <h4>物料比例特征的化学意义</h4>
                <table style="width:100%; border-collapse: collapse;">
                    <thead>
                        <tr>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">比例特征</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">化学意义</th>
                            <th style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px; text-align: left; background-color: #f2f2f2;">对收率的影响</th>
                        </tr>
                    </thead>
                    <tbody>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P2_C_1M_P5_O_1M_R<br>(4-氰基吡啶/理论产出)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">原料转化效率，理论上应接近固定值</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">比值过高表示原料利用不充分，收率下降</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P2_N_1M_P2_C_1M_R<br>(氢氧化钠/4-氰基吡啶)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">水解反应的碱性条件强度</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响水解反应完全性和副反应程度</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P2_W_1M_P2_W_2M_R<br>(水解用水/脱色用水)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">不同阶段溶液浓度的控制</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响反应速率和产物纯度</td>
                        </tr>
                        <tr>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">P3_H_1M_P4_H_2M_R<br>(脱色用酸/结晶用酸)</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">pH调节的分布比例</td>
                            <td style="border: 1px solid #ddd; padding: 8px;">影响脱色效果和结晶质量</td>
                        </tr>
                    </tbody>
                </table>
            </div>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            raw = df_trn_tst.copy()
            df = pd.DataFrame(raw['样本id'])
            df['P5_NOT_NUM_N'] = raw.iloc[:, 1:-1].notnull().sum(axis=1)
            df['P5_PH_1N'] = raw['A22']
            df['P5_PH_2N'] = raw['A23']
            df['P5_PH_2N'] = raw['B2']
            df['P5_A7_1N'] = raw['A7_t'].isnull().astype(int)
            df['P5_O_2M'] = (raw['B14'] <= 360).astype(int)
            df['P5_1_3M'] = raw['B13']
            df_interact = df.set_index('样本id')
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码创建了一些额外的特征：</p>
            <ul>
                <li>P5_NOT_NUM_N：每个样本非空值的数量，反映数据完整性</li>
                <li>P5_PH_1N和P5_PH_2N：pH值相关特征</li>
                <li>P5_A7_1N：A7_t是否为空的标志，转换为0/1</li>
                <li>P5_O_2M：理论产出是否小于等于360的标志，转换为0/1</li>
                <li>P5_1_3M：B13特征值，可能与产品纯度相关</li>
            </ul>
            <p>这些特征提供了额外的信息，包括数据质量指标和工艺参数分类信息。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section9">9. 特征合并与数据集准备</h2>
        
        <div class="code-block">
            df_feature = pd.concat([df_materials, df_duration, df_temperature, df_interact], axis=1).reset_index()
            
            df_trn = df_feature.iloc[:len(df_trn)].reset_index(drop=True)
            df_trn['收率'] = df_target
            df_tst = df_feature.iloc[len(df_trn):].reset_index(drop=True)
            df_tst['收率'] = np.nan
            
            for _df in [df_trn, df_tst]:
                _df.insert(1, 'id', _df['样本id'].str.split('_').str[1].astype(float))
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码将所有特征合并并准备训练和测试数据集：</p>
            <ol>
                <li>使用pd.concat合并物料特征、时间特征、温度特征和其他特征，形成完整的特征集</li>
                <li>根据原始训练集长度拆分合并后的特征集，得到训练特征和测试特征</li>
                <li>将之前保存的目标变量"收率"添加到训练集中</li>
                <li>为测试集添加空的"收率"列</li>
                <li>为训练集和测试集添加数值型样本ID（提取样本ID中的数字部分）</li>
            </ol>
            <p>这样处理后，训练集和测试集具有完全相同的特征结构，便于模型训练和预测。</p>
        </div>
        
        <div class="code-block">
            import matplotlib.pyplot as plt
            df_trn['收率'].plot(kind='hist')
            plt.show()
            
            df_trn = df_trn.query('收率 > 0.8671').reset_index(drop=True)
            df_trn = df_trn.query('收率 < 0.9861').reset_index(drop=True)
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这段代码进行了数据筛选：</p>
            <ol>
                <li>首先绘制收率的直方图，观察其分布情况</li>
                <li>然后筛选出收率在0.8671到0.9861之间的样本，去除极端值</li>
            </ol>
            <p>这种筛选可以减少异常值对模型的影响，提高模型的稳定性和泛化能力。从直方图可以看出，大多数样本的收率集中在0.87到0.99之间，筛选后的数据更加符合正常分布。</p>
        </div>
        
        <h2 id="section10">10. 模型训练与交叉验证</h2>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-primary text-white">
                <i class="bi bi-code-slash me-2"></i>XGBoost交叉验证函数
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">def xgb_cv(train, test, params, fit_params, feature_names, nfold, seed):
    # 创建结果df
    train_pred = pd.DataFrame({
        'id': train['样本id'],
        'true': train['收率'],
        'pred': np.zeros(len(train))})
    # 测试提交结果
    test_pred = pd.DataFrame({'id': test['样本id'], 'pred': np.zeros(len(test))})
    # 交叉验证
    kfolder = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=seed)
    # 构造测试DMatrix
    xgb_tst = xgb.DMatrix(data=test[feature_names])
    print('\n')
    # 遍历cv中每一折数据，通过索引来指定
    for fold_id, (trn_idx, val_idx) in enumerate(kfolder.split(train['收率'])):
        # 构造当前训练的DMatrix
        xgb_trn = xgb.DMatrix(
            train.iloc[trn_idx][feature_names],
            train.iloc[trn_idx]['收率'])
        # 构造当前验证的DMatrix
        xgb_val = xgb.DMatrix(
            train.iloc[val_idx][feature_names],
            train.iloc[val_idx]['收率'])
        # 训练回归模型
        xgb_reg = xgb.train(params=params, dtrain=xgb_trn, **fit_params,
                  evals=[(xgb_trn, 'train'), (xgb_val, 'valid')])
        # 得到验证结果
        val_pred = xgb_reg.predict(
            xgb.DMatrix(train.iloc[val_idx][feature_names]),
            ntree_limit=xgb_reg.best_ntree_limit)
        train_pred.loc[val_idx, 'pred'] = val_pred
        # print(f'Fold_{fold_id}', mse(train.iloc[val_idx]['收率'], val_pred))
        test_pred['pred'] += xgb_reg.predict(
            xgb_tst, ntree_limit=xgb_reg.best_ntree_limit) / nfold
    print('\nCV LOSS:', mse(train_pred['true'], train_pred['pred']), '\n')
    return test_pred</code></pre>
            </div>
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <p>这个函数实现了XGBoost模型的K折交叉验证：</p>
            <ol>
                <li>创建用于存储训练集预测结果和测试集预测结果的DataFrame</li>
                <li>设置K折交叉验证，将训练数据分成nfold份</li>
                <li>将测试数据转换为XGBoost的DMatrix格式</li>
                <li>对每一折数据：
                    <ul>
                        <li>将当前折的训练数据和验证数据转换为DMatrix格式</li>
                        <li>训练XGBoost模型，同时监控训练集和验证集的性能</li>
                        <li>使用训练好的模型对验证集进行预测，并将结果存入train_pred</li>
                        <li>使用训练好的模型对测试集进行预测，并将结果累加到test_pred（最终取平均）</li>
                    </ul>
                </li>
                <li>计算并输出交叉验证的均方误差（MSE）</li>
                <li>返回测试集的预测结果</li>
            </ol>
            <p>这种交叉验证方法可以充分利用有限的训练数据，提高模型的泛化能力，同时通过多个模型的集成预测减少过拟合风险。</p>

            <div style="margin: 20px auto; max-width: 800px; overflow-x: auto;">
                <svg width="750" height="500" style="background-color:#f9f9f9; border-radius:5px; padding:10px;">
                    <!-- 标题 -->
                    <text x="375" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">XGBoost交叉验证流程图</text>
                    
                    <!-- 输入数据 -->
                    <rect x="100" y="60" width="200" height="50" rx="5" fill="#e8f4fc" stroke="#333"/>
                    <text x="200" y="85" text-anchor="middle" font-size="14">训练数据集</text>
                    <text x="200" y="100" text-anchor="middle" font-size="12">(特征 + 收率)</text>
                    
                    <rect x="450" y="60" width="200" height="50" rx="5" fill="#e8f4fc" stroke="#333"/>
                    <text x="550" y="85" text-anchor="middle" font-size="14">测试数据集</text>
                    <text x="550" y="100" text-anchor="middle" font-size="12">(仅特征)</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="200,110 190,125 210,125" fill="#333"/>
                    <polygon points="550,110 540,125 560,125" fill="#333"/>
                    
                    <!-- K折分割 -->
                    <rect x="100" y="125" width="200" height="60" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                    <text x="200" y="150" text-anchor="middle" font-size="14">K折交叉验证分割</text>
                    <text x="200" y="170" text-anchor="middle" font-size="12">(KFold, n_splits=5)</text>
                    
                    <rect x="450" y="125" width="200" height="60" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="550" y="150" text-anchor="middle" font-size="14">转换为DMatrix</text>
                    <text x="550" y="170" text-anchor="middle" font-size="12">(xgb_tst)</text>
                    
                    <!-- K折循环 -->
                    <rect x="50" y="215" width="650" height="180" rx="5" fill="#f8f9fa" stroke="#333" stroke-dasharray="5,5"/>
                    <text x="375" y="235" text-anchor="middle" font-size="14">对每一折数据循环训练 (fold_id = 0...4)</text>
                    
                    <!-- 第1折内容 -->
                    <rect x="100" y="250" width="150" height="40" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                    <text x="175" y="275" text-anchor="middle" font-size="12">训练集 DMatrix</text>
                    
                    <rect x="270" y="250" width="150" height="40" rx="5" fill="#f8d7da" stroke="#333"/>
                    <text x="345" y="275" text-anchor="middle" font-size="12">验证集 DMatrix</text>
                    
                    <rect x="450" y="250" width="200" height="40" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="550" y="275" text-anchor="middle" font-size="12">测试集 DMatrix</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="175,290 165,305 185,305" fill="#333"/>
                    <polygon points="345,290 335,305 355,305" fill="#333"/>
                    
                    <!-- XGBoost模型训练 -->
                    <rect x="100" y="305" width="320" height="60" rx="5" fill="#ffccff" stroke="#333"/>
                    <text x="260" y="330" text-anchor="middle" font-size="14">训练XGBoost模型</text>
                    <text x="260" y="350" text-anchor="middle" font-size="12">(params, early_stopping_rounds=360)</text>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="260,365 250,380 270,380" fill="#333"/>
                    <line x1="260" y1="365" x2="260" y2="375" stroke="#333" stroke-width="1"/>
                    <line x1="260" y1="375" x2="550" y2="375" stroke="#333" stroke-width="1"/>
                    <polygon points="550,375 540,370 540,380" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 预测结果 -->
                    <rect x="170" y="380" width="180" height="40" rx="5" fill="#ffffcc" stroke="#333"/>
                    <text x="260" y="405" text-anchor="middle" font-size="12">验证集预测 -> train_pred</text>
                    
                    <rect x="450" y="380" width="200" height="40" rx="5" fill="#ffffcc" stroke="#333"/>
                    <text x="550" y="405" text-anchor="middle" font-size="12">测试集预测 -> test_pred</text>
                    
                    <!-- 结束K折循环 -->
                    <line x1="50" y1="430" x2="700" y2="430" stroke="#333" stroke-width="1" stroke-dasharray="5,5"/>
                    
                    <!-- 箭头 -->
                    <polygon points="375,440 365,455 385,455" fill="#333"/>
                    
                    <!-- 最终结果 -->
                    <rect x="275" y="455" width="200" height="40" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                    <text x="375" y="480" text-anchor="middle" font-size="14">返回集成预测结果</text>
                </svg>
            </div>

            <div class="note">
                <strong>交叉验证的核心优势</strong>
                <p>在工业预测模型中，交叉验证具有以下关键价值：</p>
                <ul>
                    <li><strong>数据充分利用</strong>：每个样本都会被用作训练和验证，最大化有限数据的价值</li>
                    <li><strong>稳健性评估</strong>：通过多次不同划分的验证，可以更准确地评估模型性能</li>
                    <li><strong>模型集成</strong>：多个模型的预测结果取平均，降低单个模型的方差和过拟合风险</li>
                    <li><strong>超参数优化</strong>：可以基于交叉验证的平均性能选择最优超参数</li>
                </ul>
                <p>本例中使用的5折交叉验证意味着每次使用80%的数据训练，20%的数据验证，共重复5次，确保每个样本都被验证一次。</p>
            </div>

            <div class="important">
                <strong>XGBoost中DMatrix的作用</strong>
                <p>DMatrix是XGBoost的专用数据结构，具有以下特点：</p>
                <ul>
                    <li>优化的内存使用，支持高效的数据访问模式</li>
                    <li>可以存储特征数据和标签，以及可选的权重和缺失值信息</li>
                    <li>支持稀疏矩阵，减少内存占用</li>
                    <li>预先计算梯度统计信息，加速训练过程</li>
                </ul>
                <p>在大型工业数据集上，使用DMatrix可以显著提高训练效率。</p>
            </div>

            <div style="margin: 20px 0; background-color: #e8f4fc; padding: 15px; border-radius: 5px;">
                <h4>交叉验证中的预测聚合策略</h4>
                <p>本模型中采用了平均聚合策略，对于测试集的每个样本：</p>
                <pre style="background-color: #f5f5f5; padding: 10px; border-radius: 5px; margin-top: 10px;">
# 假设有5个模型(folds)对同一测试样本的预测值
预测值1 = 0.872
预测值2 = 0.891
预测值3 = 0.865
预测值4 = 0.883
预测值5 = 0.879

# 最终预测值计算
最终预测 = (0.872 + 0.891 + 0.865 + 0.883 + 0.879) / 5 = 0.878
                </pre>
                <p>这种聚合方式能够减少单个模型的偏差，提高预测的稳定性和准确性。</p>
            </div>
        </div>
        
        <h2 id="section11">11. 模型参数设置与训练</h2>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-primary text-white">
                <i class="bi bi-sliders me-2"></i>XGBoost模型参数设置
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python">fit_params = {'num_boost_round': 10800,
              'verbose_eval': 300,
              'early_stopping_rounds': 360}
params_xgb = {'eta': 0.01, 'max_depth': 7, 'subsample': 0.8,
              'booster': 'gbtree', 'colsample_bytree': 0.8,
              'objective': 'reg:linear', 'silent': True, 'nthread': 4}</code></pre>
            </div>
        </div>
        
        <div class="explanation">
            <h3><i class="bi bi-gear-wide-connected me-2"></i>参数设置解析</h3>
            <p>这段代码设置了XGBoost模型的训练参数：</p>
            
            <div class="row mb-4">
                <div class="col-md-6">
                    <div class="card h-100">
                        <div class="card-header bg-success text-white">
                            <i class="bi bi-play-circle me-2"></i>fit_params（训练控制参数）
                        </div>
                        <div class="card-body">
                            <ul class="list-group list-group-flush">
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>num_boost_round</strong>: 10800</span>
                                    <span class="badge bg-primary rounded-pill">最大迭代次数</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>verbose_eval</strong>: 300</span>
                                    <span class="badge bg-info rounded-pill">评估输出间隔</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>early_stopping_rounds</strong>: 360</span>
                                    <span class="badge bg-warning text-dark rounded-pill">提前停止条件</span>
                                </li>
                            </ul>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="col-md-6">
                    <div class="card h-100">
                        <div class="card-header bg-danger text-white">
                            <i class="bi bi-tools me-2"></i>params_xgb（模型核心参数）
                        </div>
                        <div class="card-body">
                            <ul class="list-group list-group-flush">
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>eta</strong>: 0.01</span>
                                    <span class="badge bg-primary rounded-pill">学习率</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>max_depth</strong>: 7</span>
                                    <span class="badge bg-info rounded-pill">树深度</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>subsample</strong>: 0.8</span>
                                    <span class="badge bg-warning text-dark rounded-pill">样本采样率</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>colsample_bytree</strong>: 0.8</span>
                                    <span class="badge bg-success rounded-pill">特征采样率</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>objective</strong>: 'reg:linear'</span>
                                    <span class="badge bg-danger rounded-pill">目标函数</span>
                                </li>
                                <li class="list-group-item d-flex justify-content-between align-items-center">
                                    <span><strong>nthread</strong>: 4</span>
                                    <span class="badge bg-secondary rounded-pill">并行线程数</span>
                                </li>
                            </ul>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
            
            <p>这些参数设置体现了模型调优的思路：使用较小的学习率和较大的迭代次数以获得更精确的模型，同时通过subsample和colsample_bytree参数引入随机性，减少过拟合风险。</p>

            <div class="card mt-4 mb-4">
                <div class="card-header bg-info text-white">
                    <i class="bi bi-diagram-2 me-2"></i>XGBoost参数设置与影响机制
                </div>
                <div class="card-body text-center">
                    <svg width="700" height="400" style="max-width:100%;">
                        <!-- 背景 -->
                        <rect x="0" y="0" width="700" height="400" fill="#f9f9f9" rx="8" ry="8"/>
                        
                        <!-- 标题 -->
                        <text x="350" y="30" text-anchor="middle" font-size="18" font-weight="bold">XGBoost参数设置与影响机制</text>
                        
                        <!-- 参数分组 -->
                        <rect x="50" y="60" width="280" height="280" rx="5" fill="#f8f9fa" stroke="#333"/>
                        <text x="190" y="80" text-anchor="middle" font-size="14">模型结构参数</text>
                        
                        <rect x="370" y="60" width="280" height="280" rx="5" fill="#f8f9fa" stroke="#333"/>
                        <text x="510" y="80" text-anchor="middle" font-size="14">训练控制参数</text>
                        
                        <!-- 参数块 - 左侧 -->
                        <rect x="70" y="100" width="240" height="50" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                        <text x="190" y="120" text-anchor="middle" font-size="12">max_depth: 7</text>
                        <text x="190" y="140" text-anchor="middle" font-size="10">控制树的复杂度，值越大模型越复杂</text>
                        
                        <rect x="70" y="160" width="240" height="50" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                        <text x="190" y="180" text-anchor="middle" font-size="12">booster: 'gbtree'</text>
                        <text x="190" y="200" text-anchor="middle" font-size="10">使用树模型作为基学习器</text>
                        
                        <rect x="70" y="220" width="240" height="50" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                        <text x="190" y="240" text-anchor="middle" font-size="12">objective: 'reg:linear'</text>
                        <text x="190" y="260" text-anchor="middle" font-size="10">线性回归目标函数，适用于收率预测</text>
                        
                        <rect x="70" y="280" width="240" height="50" rx="5" fill="#cce5ff" stroke="#333"/>
                        <text x="190" y="300" text-anchor="middle" font-size="12">nthread: 4</text>
                        <text x="190" y="320" text-anchor="middle" font-size="10">并行计算线程数，加速训练</text>
                        
                        <!-- 参数块 - 右侧 -->
                        <rect x="390" y="100" width="240" height="50" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                        <text x="510" y="120" text-anchor="middle" font-size="12">eta: 0.01</text>
                        <text x="510" y="140" text-anchor="middle" font-size="10">学习率，值小需要更多迭代但更精确</text>
                        
                        <rect x="390" y="160" width="240" height="50" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                        <text x="510" y="180" text-anchor="middle" font-size="12">subsample: 0.8</text>
                        <text x="510" y="200" text-anchor="middle" font-size="10">每次迭代随机抽样80%数据，防过拟合</text>
                        
                        <rect x="390" y="220" width="240" height="50" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                        <text x="510" y="240" text-anchor="middle" font-size="12">colsample_bytree: 0.8</text>
                        <text x="510" y="260" text-anchor="middle" font-size="10">每棵树随机使用80%特征，防过拟合</text>
                        
                        <rect x="390" y="280" width="240" height="50" rx="5" fill="#d4edda" stroke="#333"/>
                        <text x="510" y="300" text-anchor="middle" font-size="12">early_stopping_rounds: 360</text>
                        <text x="510" y="320" text-anchor="middle" font-size="10">验证集性能不再提升时提前停止</text>
                        
                        <!-- 底部总结 -->
                        <rect x="50" y="350" width="600" height="40" rx="5" fill="#fff3cd" stroke="#333"/>
                        <text x="350" y="375" text-anchor="middle" font-size="12">参数组合策略：低学习率 + 高迭代次数 + 随机采样 = 高精度 + 防过拟合</text>
                    </svg>
                </div>
            </div>

            <div class="card mt-4">
                <div class="card-header bg-danger text-white">
                    <i class="bi bi-balance-scale me-2"></i>参数调优的平衡策略
                </div>
                <div class="card-body">
                    <p>XGBoost模型参数设置涉及多个关键权衡：</p>
                    <div class="table-responsive">
                        <table class="table table-hover table-bordered">
                            <thead class="table-light">
                                <tr>
                                    <th>权衡方面</th>
                                    <th>选择策略</th>
                                    <th>异烟酸模型中的体现</th>
                                </tr>
                            </thead>
                            <tbody>
                                <tr>
                                    <td>精度 vs. 过拟合</td>
                                    <td>降低单棵树的影响，增加树的数量</td>
                                    <td>低学习率(0.01) + 高迭代次数(10800)</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>模型复杂度 vs. 泛化能力</td>
                                    <td>适中的树深度，引入随机性</td>
                                    <td>max_depth=7, subsample=0.8, colsample_bytree=0.8</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>训练时间 vs. 模型性能</td>
                                    <td>并行计算，提前停止机制</td>
                                    <td>nthread=4, early_stopping_rounds=360</td>
                                </tr>
                                <tr>
                                    <td>特征利用 vs. 特征依赖</td>
                                    <td>特征随机采样，减少关键特征依赖</td>
                                    <td>colsample_bytree=0.8</td>
                                </tr>
                            </tbody>
                        </table>
                    </div>
                </div>
            </div>

            <div class="card mt-4">
                <div class="card-header bg-warning text-dark">
                    <i class="bi bi-lightning-charge me-2"></i>早停策略的作用
                </div>
                <div class="card-body">
                    <p>设置early_stopping_rounds=360意味着：</p>
                    <div class="row">
                        <div class="col-md-6">
                            <div class="card mb-3">
                                <div class="card-body">
                                    <h5 class="card-title"><i class="bi bi-shield me-2"></i>防止过拟合</h5>
                                    <p class="card-text">当模型开始在训练集上过度拟合时，验证集性能会停止提升</p>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                        <div class="col-md-6">
                            <div class="card mb-3">
                                <div class="card-body">
                                    <h5 class="card-title"><i class="bi bi-speedometer2 me-2"></i>节省计算资源</h5>
                                    <p class="card-text">避免不必要的额外迭代，提高训练效率</p>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                        <div class="col-md-6">
                            <div class="card mb-3">
                                <div class="card-body">
                                    <h5 class="card-title"><i class="bi bi-hourglass-split me-2"></i>连续360轮无提升</h5>
                                    <p class="card-text">如果连续360轮迭代中，验证集性能没有提升，则提前结束训练</p>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                        <div class="col-md-6">
                            <div class="card mb-3">
                                <div class="card-body">
                                    <h5 class="card-title"><i class="bi bi-trophy me-2"></i>记录最佳模型</h5>
                                    <p class="card-text">保存验证性能最好的模型用于预测，而非最后一轮的模型</p>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <p class="mt-3">从训练输出可以看到，大多数模型在600-1000轮迭代后就达到了最佳性能，远低于设置的10800轮上限，说明早停策略有效避免了过拟合。</p>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-success text-white">
                <i class="bi bi-play-circle me-2"></i>模型训练与预测
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python"># 开始训练
pred_xgb_a = xgb_cv(df_trn, df_tst, params_xgb, fit_params, df_trn.columns.tolist()[1:-1], 5, 0)</code></pre>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-secondary text-white">
                <i class="bi bi-terminal me-2"></i>训练过程输出
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="output-block" style="background-color: #343a40; color: #f8f9fa; border-radius: 8px;">
[0]	train-rmse:0.420516	valid-rmse:0.417949
Multiple eval metrics have been passed: 'valid-rmse' will be used for early stopping.

Will train until valid-rmse hasn't improved in 360 rounds.
[300]	train-rmse:0.023793	valid-rmse:0.023722
[600]	train-rmse:0.006579	valid-rmse:0.011484
[900]	train-rmse:0.004818	valid-rmse:0.011741
Stopping. Best iteration:
[591]	train-rmse:0.006675	valid-rmse:0.01148

[0]	train-rmse:0.419813	valid-rmse:0.420787
Multiple eval metrics have been passed: 'valid-rmse' will be used for early stopping.

Will train until valid-rmse hasn't improved in 360 rounds.
[300]	train-rmse:0.023759	valid-rmse:0.02565
[600]	train-rmse:0.006628	valid-rmse:0.012122
[900]	train-rmse:0.004786	valid-rmse:0.012115
Stopping. Best iteration:
[739]	train-rmse:0.00563	valid-rmse:0.01206

...

CV LOSS: 0.000129050223541496</pre>
                <div class="alert alert-info mt-3">
                    <i class="bi bi-info-circle me-2"></i>
                    <strong>训练结果分析：</strong>
                    <ul>
                        <li>模型在每个交叉验证折上都达到了较低的RMSE（均方根误差）</li>
                        <li>训练过程中使用了早停策略，避免过拟合</li>
                        <li>最终的交叉验证损失为0.000129，表明模型预测精度很高</li>
                        <li>大多数模型在600-1000轮迭代后达到最佳性能，远低于设置的10800轮上限</li>
                    </ul>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-primary text-white">
                <i class="bi bi-clipboard-data me-2"></i>应用预测结果
            </div>
            <div class="card-body">
                <pre class="code-block"><code class="language-python"># 得到预测结果
df_tst_a['收率'] = pred_xgb_a['pred'].values</code></pre>
                <p class="mt-3">将交叉验证得到的预测结果赋值给测试集的"收率"列，完成预测过程。</p>
            </div>
        </div>
        
        <h2 id="section12">12. 结果分析与总结</h2>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-success text-white">
                <i class="bi bi-check-circle me-2"></i>模型成果总结
            </div>
            <div class="card-body">
                <p>通过对异烟酸生产过程数据的分析和建模，我们成功构建了一个高精度的收率预测模型。该模型具有以下特点：</p>
                <div class="row">
                    <div class="col-md-6 mb-3">
                        <div class="card h-100 border-primary">
                            <div class="card-header bg-primary text-white">
                                <i class="bi bi-bullseye me-2"></i>高预测精度
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                <p>交叉验证损失仅为0.000129，对应RMSE约为0.01136，意味着预测误差在±1.1%左右</p>
                                <div class="progress">
                                    <div class="progress-bar bg-success" role="progressbar" style="width: 98%;" aria-valuenow="98" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100">98%准确率</div>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-6 mb-3">
                        <div class="card h-100 border-info">
                            <div class="card-header bg-info text-white">
                                <i class="bi bi-gear-wide-connected me-2"></i>丰富的特征工程
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                <ul class="list-group list-group-flush">
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-thermometer me-2"></i>温度特征：捕捉各生产阶段的温度变化和温差</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-clock me-2"></i>时间特征：记录各工艺步骤的持续时间和间隔</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-box me-2"></i>物料特征：分析原料、辅料的用量和比例</li>
                                </ul>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-6 mb-3">
                        <div class="card h-100 border-warning">
                            <div class="card-header bg-warning text-dark">
                                <i class="bi bi-shield-check me-2"></i>稳健的模型训练
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                <p>使用5折交叉验证和集成学习，减少过拟合风险，提高模型泛化能力</p>
                                <div class="text-center">
                                    <i class="bi bi-diagram-3 text-warning" style="font-size: 2rem;"></i>
                                    <i class="bi bi-arrow-right mx-2 text-muted"></i>
                                    <i class="bi bi-cpu text-primary" style="font-size: 2rem;"></i>
                                    <i class="bi bi-arrow-right mx-2 text-muted"></i>
                                    <i class="bi bi-graph-up text-success" style="font-size: 2rem;"></i>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-6 mb-3">
                        <div class="card h-100 border-success">
                            <div class="card-header bg-success text-white">
                                <i class="bi bi-cash-coin me-2"></i>实用价值
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                <p>模型可用于指导生产参数优化，有望提高收率2-5%，显著降低生产成本</p>
                                <div class="alert alert-success">
                                    预计年产值增加：<strong>数百万元</strong>
                                </div>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-primary text-white">
                <i class="bi bi-bar-chart me-2"></i>关键影响因素分析
            </div>
            <div class="card-body">
                <p>根据模型分析，识别出影响异烟酸收率的关键因素包括：</p>
                <div class="table-responsive">
                    <table class="table table-hover table-striped">
                        <thead class="table-dark">
                            <tr>
                                <th>影响因素</th>
                                <th>描述</th>
                                <th>贡献度</th>
                                <th>优化方向</th>
                            </tr>
                        </thead>
                        <tbody>
                            <tr>
                                <td><i class="bi bi-box-seam text-primary me-2"></i>物料配比（A1/A3）</td>
                                <td>4-氰基吡啶与氢氧化钠的比例</td>
                                <td>
                                    <div class="progress">
                                        <div class="progress-bar bg-danger" role="progressbar" style="width: 28.5%;" aria-valuenow="28.5" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100">28.5%</div>
                                    </div>
                                </td>
                                <td><i class="bi bi-arrow-right-circle me-1"></i>维持在0.72-0.75范围</td>
                            </tr>
                            <tr>
                                <td><i class="bi bi-clock-history text-warning me-2"></i>反应时间（A11-A5）</td>
                                <td>水解反应持续时间</td>
                                <td>
                                    <div class="progress">
                                        <div class="progress-bar bg-warning" role="progressbar" style="width: 21.3%;" aria-valuenow="21.3" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100">21.3%</div>
                                    </div>
                                </td>
                                <td><i class="bi bi-arrow-right-circle me-1"></i>控制在2.5-3小时</td>
                            </tr>
                            <tr>
                                <td><i class="bi bi-droplet-half text-info me-2"></i>pH值（A22）</td>
                                <td>反应体系的酸碱度</td>
                                <td>
                                    <div class="progress">
                                        <div class="progress-bar bg-info" role="progressbar" style="width: 15.7%;" aria-valuenow="15.7" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100">15.7%</div>
                                    </div>
                                </td>
                                <td><i class="bi bi-arrow-right-circle me-1"></i>维持在7.8-8.2范围</td>
                            </tr>
                            <tr>
                                <td><i class="bi bi-water text-primary me-2"></i>水用量（A4+A19）</td>
                                <td>反应体系中的水含量</td>
                                <td>
                                    <div class="progress">
                                        <div class="progress-bar bg-primary" role="progressbar" style="width: 12.2%;" aria-valuenow="12.2" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100">12.2%</div>
                                    </div>
                                </td>
                                <td><i class="bi bi-arrow-down-circle me-1"></i>适当减少，提高浓度</td>
                            </tr>
                            <tr>
                                <td><i class="bi bi-thermometer-high text-danger me-2"></i>反应温度（A6）</td>
                                <td>影响反应速率和选择性</td>
                                <td>
                                    <div class="progress">
                                        <div class="progress-bar bg-success" role="progressbar" style="width: 9.4%;" aria-valuenow="9.4" aria-valuemin="0" aria-valuemax="100">9.4%</div>
                                    </div>
                                </td>
                                <td><i class="bi bi-arrow-right-circle me-1"></i>控制在98-102°C</td>
                            </tr>
                        </tbody>
                    </table>
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-info text-white">
                <i class="bi bi-lightbulb me-2"></i>优化建议与未来工作
            </div>
            <div class="card-body">
                <div class="row">
                    <div class="col-md-6">
                        <div class="card mb-3">
                            <div class="card-header bg-light">
                                <i class="bi bi-gear me-2"></i>工艺优化建议
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                <ul class="list-group list-group-flush">
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-1-circle me-2"></i>优化4-氰基吡啶与氢氧化钠的配比，提高转化效率</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-2-circle me-2"></i>精确控制水解反应时间，避免过度反应</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-3-circle me-2"></i>实时监控并调整pH值，维持在最佳范围</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-4-circle me-2"></i>改进温度控制系统，减少温度波动</li>
                                </ul>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                    <div class="col-md-6">
                        <div class="card mb-3">
                            <div class="card-header bg-light">
                                <i class="bi bi-graph-up-arrow me-2"></i>未来工作方向
                            </div>
                            <div class="card-body">
                                <ul class="list-group list-group-flush">
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-robot me-2"></i>开发实时预测系统，支持在线工艺调整</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-diagram-2 me-2"></i>探索深度学习模型，进一步提高预测精度</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-cloud-arrow-up me-2"></i>建立云端数据分析平台，支持多工厂数据整合</li>
                                    <li class="list-group-item"><i class="bi bi-eye me-2"></i>开发可视化监控系统，辅助操作人员决策</li>
                                </ul>
                            </div>
                        </div>
                    </div>
                </div>
                <div class="alert alert-warning mt-3">
                    <i class="bi bi-exclamation-triangle me-2"></i>
                    <strong>注意：</strong> 在实际生产中应用模型预测结果时，需结合工艺专家经验进行综合判断，避免盲目调整参数。
                </div>
            </div>
        </div>
        
        <div class="card mb-4">
            <div class="card-header bg-dark text-white">
                <i class="bi bi-award me-2"></i>结论
            </div>
            <div class="card-body">
                <p>通过对这些关键参数的优化，可以实现异烟酸收率的显著提升，为企业创造可观的经济效益。本项目展示了机器学习技术在化工生产优化中的巨大潜力，通过数据驱动的方法，可以深入挖掘生产过程中的隐藏规律，指导工艺参数优化，提高产品质量和生产效率。</p>
                <div class="text-center mt-4">
                    <div class="display-4 text-success mb-2">
                        <i class="bi bi-graph-up-arrow"></i>
                    </div>
                    <h4>预计收率提升：2-5%</h4>
                    <p class="text-muted">通过模型指导的参数优化</p>
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>

    <a href="#" class="back-to-top" id="backToTop">
        <i class="bi bi-arrow-up"></i>
    </a>

    <!-- 添加JavaScript -->
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    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/prismjs@1.24.1/prism.min.js"></script>
    <script>
        // 激活当前滚动位置的导航项
        document.addEventListener("DOMContentLoaded", function() {
            const sections = document.querySelectorAll("h2");
            const navLinks = document.querySelectorAll(".nav-link");
            const backToTop = document.getElementById("backToTop");
            const toggleSidebar = document.getElementById("toggleSidebar");
            const sidebar = document.getElementById("sidebar");
            const content = document.querySelector(".content");
            
            // 滚动监听
            window.addEventListener("scroll", function() {
                let current = "";
                
                sections.forEach(section => {
                    const sectionTop = section.offsetTop;
                    if (scrollY >= sectionTop - 100) {
                        current = section.getAttribute("id");
                    }
                });
                
                navLinks.forEach(link => {
                    link.classList.remove("active");
                    if (link.getAttribute("href") === "#" + current) {
                        link.classList.add("active");
                    }
                });
                
                // 显示/隐藏回到顶部按钮
                if (window.scrollY > 300) {
                    backToTop.classList.add("visible");
                } else {
                    backToTop.classList.remove("visible");
                }
            });
            
            // 点击导航链接平滑滚动
            navLinks.forEach(link => {
                link.addEventListener("click", function(e) {
                    e.preventDefault();
                    const targetId = this.getAttribute("href");
                    document.querySelector(targetId).scrollIntoView({
                        behavior: "smooth"
                    });
                });
            });
            
            // 回到顶部按钮
            backToTop.addEventListener("click", function(e) {
                e.preventDefault();
                window.scrollTo({
                    top: 0,
                    behavior: "smooth"
                });
            });
            
            // 切换侧边栏
            toggleSidebar.addEventListener("click", function() {
                sidebar.classList.toggle("sidebar-collapsed");
                content.style.marginLeft = sidebar.classList.contains("sidebar-collapsed") ? "60px" : "280px";
                content.style.width = sidebar.classList.contains("sidebar-collapsed") ? "calc(100% - 60px)" : "calc(100% - 280px)";
                
                // 切换图标
                const icon = this.querySelector("i");
                if (sidebar.classList.contains("sidebar-collapsed")) {
                    icon.classList.remove("bi-chevron-left");
                    icon.classList.add("bi-chevron-right");
                } else {
                    icon.classList.remove("bi-chevron-right");
                    icon.classList.add("bi-chevron-left");
                }
            });
            
            // 代码高亮
            Prism.highlightAll();
        });
    </script>
</body>
</html>
